德州武城县学校人脸识别安装价格

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。

人脸图像特征提取
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸图像匹配与识别
人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

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。

人脸识别考勤系统软件
人脸识别考勤系统，就是依托人脸识别技术的考勤管理系统，人脸考勤系统采集员工的姓名，ID号，员工面部图片，员工在考勤后记 录会传递到考勤管理系统中，再由系统来运算缺勤，加班等信息。

人脸识别系统实时记录出/入人员姓名、身份、时间、次数、可按时间、特定门、特定持卡人等进行检索查询，并自动生成报表。
人员身份卡由控制中心或人事部门统一授权制发，人员权限在制证结束时即时下发到出控制器，出控制器在后台的通信中断时，能够立运行。当通信恢复时，具备将刷脸信息及刻上传至后台服务器的功能，并拥有定时和后台服务器同步人员权限的能力。
系统应具有员工日常考勤管理，系统在每个楼层预设的人脸识别门禁，都可以成为员工考勤的基点。人脸识别一体机迎宾界面弹窗，表示考勤成功。员工可以在每天的刷脸开门的同时，完成每天的考勤。
系统通过协议深度集成门禁管理系统，门禁厂商提供接口协议，协议里需包含实时事件、设备状态、门控制功能（常开、常闭、脉冲开门、门再启用等）、持卡人和卡的增删改查，通过管理平台可实现多方式通行。
本系统的人脸识别一体机在会议室门口设置10.1寸的人脸识别一体机，在其他区域的人脸识别一体机设置7寸的人脸识别一体机。