江蘇施工電梯人臉識別系統
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安裝簡便
精巧設計夾具，模塊化安裝，減少安裝人員占有施工升降機作業時間。
人臉識別系統以人臉識別技術為核心，是一項新興的生物識別技術，是當今國際科技領域攻關的高精尖技術。它廣泛采用區域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，具有廣闊的發展前景。2006年，美國已經要求和它有出入免簽證協議的國家在10月26日之前必須使用結合了人臉識別的電子護照系統，到 2006年底已經有50多個國家實現了這樣的系統。2012年4月，鐵路部門宣布車站安檢區域將安裝用于身份識別的高科技安檢系統人臉識別系統；可以對人臉明暗偵測，自動調整動態曝光補償， 人臉追蹤偵測，自動調整影像放大。
雖然各地都進行嚴格的從業人員培訓和持證上崗等機制，仍未能解決非專業司機操作的現象。為了杜絕此現象的發生，特開發此設備。本設備具有指紋識別及司機管理一體系統，具有超級管理員，管理員，司機三級管理權限，操作方便快捷。
人臉檢測
面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規則法
由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
⑤特征子臉法
這種方法是將所有面像視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合采用。
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