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一、型自助式人证识别安检门

---提升安检能力，保障公共安全！

一、产品特色：自助安检+人证比对。更安全，更便捷！"互联网加"大数据云平台，人脸识别云计算，实时互动监控技术。

通过系统开放式接口对接己有二代shen份证人口数据库， 外来人员管理库， 住宿人员库， 重点人员信息库， 在逃人员库等照片信息资源等对人员信息综合管理。根据库数据人脸识别搜索引擎搜索， 识别对比，系统预警。身份对比，排查可yi人员，确保安治社会。

(1) 快速识别，海量存储，语音提示 真正动态图像人脸识别算法，快 0.2 秒判定是否本人，本地支持 3000 个白名单模板，100 万个黑名

单模板 0.2-2 秒/人、本地存储结果 1000 万条，，数据存储 30 天(选配大容量硬盘

(2) 具有多种工作模式可供选择，刷脸识别开门、人证合一身份验证开门，且闸机工作模式可通过。组合多种识别模式满足不同场景使用需求。配合语音播报，让识别者易操作、快速通过。

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。

非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，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。

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1能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投1票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。