上海融瑞环保科技有限公司
应用领域:
1.银行
ATM 机、银行柜台、网上银行等;
2.保险
生存情况调查、在线身份认证、上门营销等;
3.驾校
考生身份认证、路考过程监督等;
4.运营商
SIM 卡实名认证、移动支付等;

施工升降机人脸识别管理”系统用于解决建筑工地非驾驶员驾驶升降机的问题。将驾驶员驾驶升降机的权限与升降机控制结合起来,做到非驾驶员不能驾驶施工升降机,切实防范和减少施工升降机安全事故。该系统集成机械、软件、电子、控制等关键技术,实现对施工升降机驾驶员的有效管理,防止非驾驶员造成的施工升降机安全事故,防患于未然。系统安装于施工升降机轿厢内,不影响原有系统功能,驾驶员身份识别成功后,即可启动升降机。产品简单易用,性能可靠,能够满足施工升降机的管理要求。

人脸识别系统通常由以下构建模块组成:
人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置,如果有人脸,就返回包含每张人脸的边界框的坐标。如图 3a 所示。
人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点,在简单的 2D 对齐情况中,即为寻找适合参考点的佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化,即将人脸的姿势调整到正面向前。
人脸表征。在人脸表征阶段,人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量,这也被称为模板(template)。理想情况下,同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
人脸匹配。在人脸匹配构建模块中,两个模板会进行比较,从而得到一个相似度分数,该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

人脸识别:技术挑战
1、可见光
不同的光线环境是影响人脸识别准确率的一个主要因素
2、姿态
绝大多数人脸识别算法只能 15 度的人脸姿态变化
3、遮挡
帽子、眼睛、围巾、发型等可能遮挡人脸的因素
4、年龄
针对同一个人不同年龄时期的照片进行人脸识别,在技术上亦是一个挑战。
5、海量人脸库
当人脸库规模达到 100 万以上,对人脸识别算法的识别精度将是一个极大的考研,而且人脸库规模越大,考研越大。
公司精益求精, 满足用户需要,质优价廉, 供应可靠产品,真诚相待”是我们的服务宗旨;“用质量信誉去开拓市场,用品种去满足顾客需求 ,用持续改革提升顾客满意度”提供优良服务是我们的质量方针;
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