一、立柱人臉識別閘機應(yīng)用場景：

適用于辦公區(qū)域、酒店、通道閘機、寫字樓、學(xué)校、商場、商店、社區(qū)、公共服務(wù)及管理項目等需要用到人臉門禁的場所。

二、立柱人臉識別閘機產(chǎn)品特性：

支持光敏傳感協(xié)同的夜間補光；

支持串口、韋根26、34輸出，輸出內(nèi)容支持配置；

采用基于視頻流的動態(tài)人臉檢測、跟蹤識別算法；

支持設(shè)備本地存儲萬人庫，（a）云平臺設(shè)備支持同時儲存5萬張人臉照片（小于400KB）、100萬條識別記錄（0.45KB）、2萬張現(xiàn)場抓拍照片（b）局域網(wǎng)設(shè)備支持同時存儲2萬張人臉照片（照片按100KB計算）、100萬條識別記錄（含近1萬張現(xiàn)場抓拍照片）；

人臉庫為3000時，誤識率萬分之三的條件下，1：N識別準(zhǔn)確率為99.7%；

識別速度快，（a）人臉跟蹤與檢測耗時20ms左右（b）人臉特征提取耗時200ms左右（c）人臉比對耗時0.2ms（1000人庫，多次識別取平均值），0.5ms（10000人庫，多次識別取平均值）；

支持陌生人檢測，陌生人等級可配置；

支持人臉識別或陌生人檢測時的現(xiàn)場照片保存；

支持HTTP方式的接口對接；

支持公網(wǎng)、局域網(wǎng)使用部署方式；

支持屏幕顯示內(nèi)容配置；

支持識別距離配置。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

人臉識別系統(tǒng)在工作中應(yīng)用流程：人臉識別系統(tǒng)考勤機作為考勤方式的革新產(chǎn)品，其工作流程和系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程都不是很為大眾所知。下面，就讓小編為大家具體說說人臉識別考勤系統(tǒng)的工作流程。人臉識別考勤系統(tǒng)是采用當(dāng)今國際科技領(lǐng)域高精技術(shù)——人臉識別技術(shù)(融合了計算機圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計學(xué)原理于一體)，利用計算機圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學(xué)的原理進行分析并建立人臉特征模板。當(dāng)已登記的人員從人臉識別機前走過，它會有語音提示“你好”或者人員的姓名表示考勤已成功。 而且，它還有擁有圖像更新功能，若將正采取的圖像作為人臉，存儲的為第二人臉，如果人臉圖像與第二人臉圖像相一致，人臉識別考勤機將自動儲存人臉圖像來更新該第二人臉圖像。該法可保持用戶臉部圖像的更新，降低了臉部外形改變對識別的影響，增加了識別的準(zhǔn)確率。