人脸识别闸机门禁系统工作原理
1)、打开电源,3秒后系统进入工作状态。
2)、读卡器读到有效卡时,峰鸣器会发出悦耳声响,向行人提示读卡成功;同时还对从卡中读到的信息进行判断、处理,并向主控制板发出申请通过信号;
3)、主控板接收到读卡器和红外线传感器的信号,并经综合处理后,向方向指示器和电机发出有效控制信号,使方向指示标志转为绿色箭头通行标志,同时闸机发出设定语音,主控板控制电机运转,限位开关控制电机动转角度,闸门打开,允许行人通行;
4)、行人根据方向指示器标志指示通过通道后,红外线传感器感应到行人通过通道的全过程,并不断向主控板发出信号,直至行人已经完全通过通道;
5)、若行人忘记读卡或读无效卡进入通道时,系统将禁止行人通行,并且会发出语音报,(闯入,请)直至行人退出通道后,才解除报;重新读有效卡方允许通行.
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们熟悉的识别方式,已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
随着移动互联网的崛起,一些人脸识别技术的将该项技术应用到领域中,如应用开心脸等,根据人脸的轮廓,肤色,纹理,质地,色彩,光照等特征来计算照片中主人公与的相似度。
人脸识别考勤应用
人脸识别考勤系统,能有效提高企业的考勤管理方式,规范员工考勤操作,防止出现代打卡、弄虚作行为,也方便有效的提高考勤效率。同时支持TCP/IP联网方式,考勤数据自动上传管理部门,管理考勤数据。广泛适用于企事业单位、中小学教育机构、酒店、会所、等。
综上所述,具备环保节能特征是安防产品将受到制造厂商与消费者的青睐,因为其不仅满足了人们对“环保与高度安全”的需求,而且识别率高、简单易用,为各种环境的安防提供了理想的解决方案。除上述的新颖指纹识别总体设计方案与非接触,防人脸识别考勤机是的典例外,又如智能视分析模块及应用等多种安防技术与产品的开发,相信在不久的将来,将得到更广泛的应用。