人脸识别指纹识别摆闸

　　随着社会经济的高速发展，生产生活环境的舒适性和安全性已经成为重要的考量因素。门禁系统在环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。目前市面上的门禁系统以卡类设备、指纹设备或密码设置为主，这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显得极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题。指纹识别，被网上叫座的指纹套破解了“密码”，更加让人觉得恐慌不安。人脸识别技术应用到门禁领域，对于舒适性和安全性的问题迎刃而解。

　　采用卡、证、指纹等方式解决的问题均是利用物体特征指代人，改善效率和便捷性，均属于模式识别技术。近年来，人工智能、云计算、大数据等新兴技术被广泛应用在各行各业，人脸识别技术属于生物识别类别，也是人工智能范畴中的一块基石，其技术本身的*性及可靠性也已成熟。

　　将人脸识别技术应用在门禁系统中，再合理、优化部署在办公楼、厂区等生产生活场景中，能够打造更加便捷、安全的生产生活环境。其中人脸识别闸机即为应用较为广泛的门禁设备。

　　二、人脸识别闸机设计方案

　　1、以案例现场分析说明：

　　人脸识别闸机设计图

　　该门有闸机6组

　　该门朝向为向南

　　该门有防雨棚

　　预安装面部识别设备为东侧指纹通道

　　预安装设备数量2台

　　2、人脸识别闸机设计图：

　　人脸识别摆闸

　　3、人脸识别闸机系统结构图：

　　人脸识别闸机系统

　　4、人脸识别闸机系统介绍：

　　人脸识别闸机与其他终端产品一样，均采用云服务方式，样本库不需要专门采集，可提取中照片、可单独提交电子照片形成样本库。数据链路采用标准以太网链路，进出模式可设置单向或双向通过。

　　人脸识别闸机

　　a、产品特点

　　系统采用分布式结构设计，云端部署易于集成，管理与维护方便。

　　双算法融合，多模式识别(1：1/1：N)

　　双目相机模组，对环境适应能力强，弱光仍可识别。

　　安装方便快捷，应用场景广泛，易维护。

　　可无需注册直接与芯片内存储照片做比对。

　　ID和人脸识别相结合，解决单个生物识别应用的局限性。

　　符合人体工程学设计，无需驻留配合设备做身份验证。

　　b、技术特性

　　算法层：人脸识别闸机系统算法采用基于深度学习，样本训练的双人脸识别融合算法，能提升产品的环境适应性和正确识别率。

　　云部署：设备采用云部署，实现Internet化管理。用户可根据实际业务自行购买相应的SAAS服务，如门禁管理系统、访客管理系统、考勤管理系统等。

　　安全性：设备运行安全可靠，系统用硬件加密和严格的权限管理，可有效确保系统数据的安全性。

　　二、人脸识别摆闸技术

　　1、技术特点

　　对姿态、光照、遮挡、年龄，有较强的自适应性。

　　从海量数据中自动学习得到有效特征，判别性强，精度高。

　　活体检测技术，防止人脸照片、模型、视频等攻击。

　　马尔可夫算子，样本训练，算法精度更高。

　　2、人脸识别技术优势

　　人脸识别技术

　　基于大数据下的深度学习的卷积神经网络人脸识别算法，大幅提升了各种现实情况，如侧脸、半遮挡、面部涂抹、模糊人脸等中的人脸识别能力。并且随着大数据的深度学习可持续优化与提升。

　　人脸检测模块采用了基于多光谱、多尺度、多视角、多通道的Adaboost算法，可对不同姿态、不同场景、不同光照的人脸进行实时检测。

　　关键点定位模块采用了随机蕨级联回归算法，可对表情丰富、角度多变的人脸进行精准定位。特征提取和匹配识别模块分别采用了深度卷积网络和联合贝叶斯模型，训练过程更加自动化、学习特征更具代表性、识别效果更好。

　　3、产品优势

　　双算法融合

　　近红外算法抗干扰性强，适应全黑工作环境，防伪能力，杜绝伪造人脸识别。可见光算法适用范围广，电子登记照即可使用，无需重新采集录入人脸深度学习的人脸识别算法，正确识别率高达99%以上卷积神经网络人脸识别算，性能。

　　性能强劲

　　采用专用图形处理芯片，功耗更低，性能更强，单次识别耗时可达秒级以内。高性能通行控制技术，特制镜头，成像更清晰，帧率更高，减少运动模糊，视角更大，适应更大身高差的人群。

　　人性化设计

　　精巧、时尚的流线型设计，符合人体工程学，提高用户舒适度。用户友好直观，语言提示使用者通行。

　　智能光源

　　设备自带智能补光灯，能够根据环境光照调整补光灯亮度，并在无人时自动进入休眠功能，节约能耗。

　　云端互联

　　所有设备的管控、数据的管理都可以采用云+端的方式，自建公有云平台，并集成了SaaS服务，用户只需下载APP就可以轻松管理、配置所有终端设备，并可以在线生成报表等。

　　高扩展能力

　　动态人脸监控预警系统采用分布式的大数据处理架构，能够轻松应对前端摄像头路数的增加，不会出现软件的性能瓶颈，实现秒级的结果反馈。