湖北省Linux系统人脸识别设备可用于考勤

人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以**同一个个体。通常称一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。 湖北省Linux系统人脸识别设备可用于考勤

人脸识别设备，由矽电智能倾情打造，本设备使用的操作系统为linux系统，避免了死机的情况，采用的处理芯片为NPU处理芯片，运算速度快，识别速度快，达到微秒级别运算速度，快速识别人脸。同时，本设备可识别人脸数量达到起步两万张，适用于闸机大数据人脸识别，并且有着人脸活检功能，也可用于门禁系统，有着足够的安全保障。深圳市矽电智能有限公司提供整机以及后台对接的服务，保证客户买的放心，用的舒心。详情可搜索深圳市矽电智能有限公司查看。Linux系统人脸识别设备

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：

①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像**视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

本套人脸识别设备系统，由深圳市矽电智能有限公司研发生产，该公司法人为郝雪莉，创始人为易明，公司地址位于深圳市宝安区固戍海滨科技大厦501室。易明于2005年毕业于西安电子科技大学电子信息工程学院，毕业后长期从事电子元器件的销售以及管理工作。2007-2017年内，任深圳顺络电子股份有限公司客户经理，销售组长，敏感器件销售总监。2017年进入深友会，目前是深圳校友会副会长。现职为深圳市矽电智能有限公司董事长兼总经理，主要负责公司运营，产品采购以及产品销售。

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，提取出对应的特征码，然后在数据库中进行特征对比识别。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。安徽省人脸识别设备

湖北省Linux系统人脸识别设备可用于考勤

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。人脸面部识别技术，所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有虹膜识别，语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。 湖北省Linux系统人脸识别设备可用于考勤

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