广州销售3D人脸识别仪促销 监所应用识别双胞胎信息
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关 键 词：广州销售3D人脸识别仪促销
行 业：安防 门禁识别设备 一卡通系统
发布时间：2021-08-30
在科技飞速发展的21 世纪，运用一些高科技的安全手段，实现人防、物防、技
防、联防四防一体化建设及升级改造，建设及升级改造现代化的高安全性数字化劳教管
理系统。
监狱的信息化系统建设及升级改造，其目标是要把监狱内的各种语音、文字、图
像等信息通过计算机信息处理技术、通讯技术、生物技术等其它学科的科学技术进行传
输和处理，选用行业内的设备和模块化应用软件，构建一个、高新、高速、高
效的网络化、数字化、多层次、多窗口的监狱数字化通道警戒出入管理控制系统，使得
监狱更、更完整、更安全、更滴履行其职能，真正实现信息资源化、信息传输
网络化、信息管理智能化和信息技术普及化。
监狱的信息化系统建设及升级改造其重要的特征是：对现有的监狱工作有所革
新和发展，可以明显提高工作效率，缓解监狱一线干警人手少的矛盾；可以提高对犯人
的管教质量，维护社会稳定；可以提高监狱安全防范的科技水平，提供安全防范系数；
可以进一步规范执法程序，防止人为因素造成的执法随意性，确保司法。可以向国
际社会展示中国监狱科学、文明、的良好形象。本次监狱信息化建设及升级改造将
力求走在全国监所系统前列，为进一步发挥监狱在构建合谐社会中的职能作用
奠定坚实基础。
人脸识别，是基于人的脸部特息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
技术特点
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。
人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
3D人脸识别仪在司法监狱的应用，有效鉴别双胞胎。
3D三维脸形识别仪是世界上首部真正的三维脸形识别仪，它运用了了专利的光学、目标定向与影像追踪技术，和高速运算能力的识别演算法建立脸部的三维计量学与摄影追踪系统，这个系统通过获取与处理三维脸形资料方面的创新，使其得以提供实时准确的脸形识别，并因此取得了同业的地位。
三维脸形识别系统特有的比对引擎与演算法，及近红外光即时三维表面扫描的运用，使高速准确的识别成为可能。传统门禁系统中的身份验证存在着严重的安全性隐患，如、的和盗用、不正当的转借、 遗失等问题。问题的根本是由于这些传统的身份认证技术并不是真正的对人本身的认证，而只是对 或某种物品的认证。生物识别是利用人体生物特征进行身份认证，避免了传统身份验证存在的严重的安 全性隐患。人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别等多种生物识别技术。 目前市场上用得较多的是接触式的指纹识别和手形识别。人脸识别技术是非接触式识别、使用方便，而且准确率高、识别速度快，深受金融行业、公狱、行业、边境管制等对保安要求较高的行业欢迎。
Morpho推出了全球个突破性的3D（三维）人脸生物识别技术和产品。因为人的脸部并不是平坦的，所以3D人脸识别技术的算法比2D(二维)的算法有更高的度。远远其他的人脸识别产品，在业界创造了地位。3D人脸识别技术适用于度要求高的门禁控制、司法监狱、边境管制、电子和等。
3D 人脸识别仪基本技术参数
尺寸 355 x 132 x 116 mm
认证方式 1：1或者1：N
模板容量 6万个人脸模板
登录事件储存 100,000个事件
认证方式 脸形/卡＋脸形/＋脸形
联网方式 TCP/IP, RS232
Wiegand接口 2个端口（输入/输出），支持韦根26/34/64等格式
LCD 4英寸彩色显示屏
声音与界面 中英文语音
工作电压 24VDC
工作温度 0℃～35℃
技术流程
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。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
