银晨人像识别技术解决方案之三
人脸识别应用解决方案
3.符合国家法律法规，确保数据安全与隐私保护。
4.实现对人脸识别技术的合理应用，提升企业竞争力。
三、方案内容
1.技术选型
（1）采用深度学习算法，实现高精度的人脸识别。
（2）选用具有良好抗干扰能力的人脸识别技术，确保在各种环境下都能稳定运行。
（3）采用活体检测技术，有效防止恶意攻击和欺诈行为。
3.系统集成：将人脸识别技术与其他业务系统进行集成，实现数据共享。
4.培训与支持：为管理人员和用户提供培训，确保系统顺利运行。
5.持续优化：根据市场反馈和技术发展，不断优化升级系统。
五、风险管理
1.数据安全：采取加密存储和传输，防范数据泄露风险。
2.技术更新：关注技术发展动态，及时更新人脸识别算法。
3.业务流程
（1）用户注册：用户在前端设备上完成人脸图像采集，并将信息传输至后端服务器。
（2）人脸识别：用户在需要验证的场景下，通过前端设备进行人脸识别。
（3）数据比对：后端服务器将采集到的人脸图像与数据库中的人脸图像进行比对。
（4）结果反馈：根据比对结果，实现业务应用，如门禁、支付、身份验证等。
（5）安全审计：对系统操作进行审计，确保合法合规使用人脸识别技术。
第2篇
人脸识别应用解决方案
一、引言
随着信息化时代的到来，人工智能技术已成为推动社会进步的重要力量。人脸识别技术，作为生物识别领域的核心技术之一，以其独特的便捷性和准确性，被广泛应用于安全防范、身份认证等多个领域。本方案旨在提供一套详尽的人脸识别应用解决方案，确保技术的合理应用与合规性，同时提升用户体验和系统效能。
4.合规性保障
（1）遵守国家法律法规，确保人脸识别应用不侵犯用户隐私。
人脸识别技术的实现步骤及问题解决
人脸识别技术的实现步骤及问题解决人脸识别技术作为一种基于数字图像处理和模式识别的生物特征识别技术，已经在各行各业得到广泛应用。
从安全防控到智能终端，人脸识别技术正在改变人们的生活方式。
本文将分析人脸识别技术的实现步骤和问题解决方法。
人脸识别技术的实现步骤可以概括为以下几个方面：1. 数据采集与预处理：采集人脸图像是人脸识别的首要步骤。
通常，采集设备可以是摄像头或红外照相机。
采集到的图像需要经过预处理操作，如灰度化、直方图均衡化、噪声消除等，以提高后续的特征提取和匹配的准确度。
2. 特征提取与表达：特征提取是人脸识别技术的核心环节。
通过提取人脸图像的特征信息，把人脸图像转化成计算机能够理解的数字特征向量。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些方法可以有效地从人脸图像中提取出具有代表性的特征，以实现对人脸的识别。
3. 特征匹配与分类：特征匹配是判定两个特征向量是否相似的过程。
常用的特征匹配方法有欧氏距离、马氏距离、余弦相似度等。
在得到特征向量之后，将其与数据库中的已知特征向量进行比对，找到最相似的特征向量。
基于已知类别的特征向量，可以使用分类算法，如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等方法，对识别结果进行分类。
4. 识别与应用：在特征匹配和分类之后，需要根据识别结果进行进一步的应用。
这可以是简单的认证和授权，也可以是复杂的人脸检测、表情识别、年龄和性别识别等高级应用。
在实现人脸识别技术的过程中，可能会遇到一些问题，需要采取相应的解决方法：1. 光照变化问题：光线的变化会导致人脸图像的亮度、对比度等发生变化，从而影响特征提取和匹配的准确性。
为了解决这个问题，可以采用环境光源补偿、多角度和多光源信息融合等方法。
2. 视角变化问题：人脸图像的视角变化会导致人脸的形状和纹理特征发生改变，从而影响识别的准确性。
为了解决这个问题，可以采用三维人脸重建、姿态校正、多视角合并等方法。
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案随着科技的不断进步和人工智能的广泛应用，人脸识别技术已经成为一种重要的生物识别技术。
人脸识别系统解决方案，不仅可以应用于安防领域，还可以用于身份识别、金融支付、智能门禁等多个领域。
本文将从技术原理、应用场景、优点及挑战等方面来讨论人脸识别系统的解决方案。
一、技术原理人脸识别系统是通过对输入的人脸图像进行特征提取和匹配来进行身份识别的。
技术原理主要包括以下几个方面：1. 图像采集：通过摄像头对人脸进行图像采集，获取到待识别的人脸图像。
2. 人脸检测与对齐：对采集到的图像进行人脸检测，找到图像中的人脸区域，并进行对齐，确保人脸在图像中的位置和角度适合后续的特征提取和匹配。
3. 特征提取：通过特定的算法从人脸图像中提取出表示人脸特征的向量。
这些特征向量通常包括人脸的形状、纹理和位置等信息。
4. 特征匹配：将提取到的特征向量与事先存储在数据库中的人脸特征进行匹配，找到与之最相似的人脸特征。
5. 结果输出：根据匹配结果输出最终的识别结果，判断该人脸是否属于已知的身份。
二、应用场景人脸识别系统的解决方案可广泛应用于以下场景：1. 安防领域：用于视频监控中，实时对比和识别监控区域内的人脸，将异常人员和黑名单人员及时报警。
2. 身份识别：用于售票、通关、考勤等场景，实现快速准确的人员身份识别，提高办事效率。
3. 金融支付：通过人脸识别技术，实现无感支付，用户可以通过刷脸完成消费，提高用户支付的便捷性和安全性。
4. 智能门禁：替代传统的门禁卡和密码，通过人脸识别技术，实现更为安全和方便的门禁管理。
5. 公安犯罪侦查：通过人脸识别系统，辅助公安机关进行犯罪嫌疑人的追踪和查找，提高破案率。
三、优点人脸识别系统解决方案有以下几个优点：1. 高准确性：人脸识别技术在准确率方面已经达到了较高水平，可以快速准确地进行身份鉴别。
2. 非接触性：与传统的身份识别方式相比，人脸识别系统无需接触传感器，可以在更远的距离上进行识别，提高了用户的使用体验。
人脸识别解决方案
人脸识别解决方案一、概述人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的技术，它通过采集、处理和比对人脸图象，实现对个体身份的自动识别。
本文将介绍人脸识别解决方案的技术原理、应用场景以及实施步骤。
二、技术原理人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸比对三个步骤。
1. 人脸检测：通过图象处理算法，从图象或者视频中检测出人脸的位置和大小，并将其标记出来。
常用的人脸检测算法有Haar特征、HOG特征和深度学习方法。
2. 人脸特征提取：提取人脸图象中的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，通过这些特征点可以构建人脸的特征向量。
常用的特征提取算法有主成份分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和深度学习方法。
3. 人脸比对：将待识别的人脸特征与已知的人脸特征进行比对，计算相似度或者距离，判断是否为同一个人。
常用的比对算法有欧氏距离、余弦相似度和支持向量机（SVM）等。
三、应用场景人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的应用场景。
1. 门禁系统：人脸识别技术可以替代传统的门禁卡或者密码，提供更安全、便捷的身份验证方式。
用户只需在摄像头前进行人脸扫描即可进入指定区域。
2. 人脸支付：结合人脸识别技术和支付系统，用户可以通过人脸扫描进行支付，无需携带现金或者银行卡，提高支付的便捷性和安全性。
3. 公安安防：人脸识别技术可以应用于公安系统中，匡助警方追踪犯罪嫌疑人、寻觅失踪人口，提高公共安全水平。
4. 智能监控：通过人脸识别技术，可以对监控视频进行实时分析，识别出异常人员或者可疑行为，并及时报警，提升监控系统的智能化水平。
四、实施步骤实施人脸识别解决方案需要经过以下几个步骤：1. 系统需求分析：根据实际应用场景和需求，明确系统的功能模块、性能要求和接口需求等，为后续的系统设计和开辟提供指导。
2. 数据采集与预处理：采集大量的人脸图象或者视频数据，并进行预处理，包括图象去噪、对齐、归一化等，以提高后续处理的准确性和效率。
人脸识别解决方案
人脸识别解决方案一、概述人脸识别技术是一种通过对人脸图象或者视频进行检测、识别、验证等操作，实现对人脸身份信息进行自动化处理的技术。
它广泛应用于安防监控、人脸支付、人脸门禁等领域，为各行各业提供了高效、准确的身份识别解决方案。
二、技术原理人脸识别技术主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过以下步骤实现：1. 人脸检测：利用图象处理算法，从图象或者视频中提取出人脸区域。
2. 人脸特征提取：提取人脸图象中的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，以及人脸的纹理、形状等特征。
3. 特征匹配：将提取的人脸特征与数据库中已知的人脸特征进行比对，计算相似度或者距离，确定身份。
4. 身份验证/识别：根据特征匹配的结果，判断是否为已知身份或者进行身份识别。
三、应用场景1. 安防监控：人脸识别技术可以应用于视频监控系统，实时检测并识别出监控画面中的人脸，进行实时报警或者记录。
2. 人脸支付：通过人脸识别技术，用户可以在购物、支付等场景中使用人脸进行身份验证和支付，提高支付的便捷性和安全性。
3. 人脸门禁：人脸识别技术可以应用于门禁系统，取代传统的门禁卡或者密码，实现更安全、便捷的门禁管理。
4. 人脸签到：在学校、企事业单位等场所，人脸识别技术可以用于签到系统，提高签到的准确性和效率。
5. 人脸分析：通过对人脸图象的分析，可以获取人脸的年龄、性别、情绪等信息，用于市场调研、人群统计等领域。
四、优势与挑战1. 优势：a. 高准确性：人脸识别技术在准确性方面已经达到甚至超过人眼识别的水平，可以准确地识别出人脸身份。
b. 高效性：人脸识别技术可以在短期内完成大规模人脸识别，适合于快速验证身份的场景。
c. 便捷性：相比传统的身份验证方式，人脸识别技术无需携带额外的物品，只需通过摄像头进行识别，更加便捷。
d. 隐私性：人脸识别技术不需要接触人体，对个人隐私的侵犯较少，更加符合隐私保护的要求。
2. 挑战：a. 光照条件：光照不均匀、强光或者暗光等条件会对人脸识别的准确性产生影响，需要针对不同的光照环境进行算法优化。
人脸识别解决方案
人脸识别解决方案引言：随着科技的不断发展，人脸识别技术逐渐成为了现代社会中重要的一环。
人脸识别解决方案的浮现，为我们提供了更加便捷、安全和高效的身份验证和监控手段。
本文将介绍人脸识别解决方案的相关内容，包括技术原理、应用场景、优势和未来发展趋势等。
一、技术原理：1.1 人脸检测：人脸识别解决方案首先需要进行人脸检测，即从图象或者视频中准确地检测出人脸的位置。
该技术通常基于计算机视觉和机器学习算法，通过分析图象中的像素信息，确定人脸的位置和大小。
1.2 人脸特征提取：在人脸检测的基础上，人脸识别解决方案还需要对人脸进行特征提取。
通过分析人脸的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，提取出人脸的独特特征向量。
这些特征向量可以用于后续的人脸比对和识别。
1.3 人脸匹配和识别：人脸识别解决方案最核心的部份是人脸匹配和识别。
通过比对待识别人脸的特征向量和已知人脸库中的特征向量，确定两者之间的相似度。
当相似度超过一定阈值时，即可认定为同一个人脸，并完成身份验证或者识别。
二、应用场景：2.1 身份验证：人脸识别解决方案广泛应用于身份验证领域。
例如，手机解锁、电脑登录、银行取款等场景都可以通过人脸识别技术来实现身份验证，提高安全性和便利性。
2.2 安防监控：人脸识别解决方案在安防监控领域也有着重要的应用。
通过与监控摄像头结合，可以实现对特定人员的实时监测和报警，提升安全防范能力。
2.3 人脸支付：随着挪移支付的普及，人脸识别解决方案也开始应用于人脸支付领域。
通过人脸识别技术，用户可以在不需要密码或者手机的情况下完成支付，提高支付的便捷性和安全性。
三、优势：3.1 高准确性：人脸识别解决方案具有较高的识别准确性。
通过对人脸的细节特征进行分析和比对，可以较为准确地判断人脸的身份，降低了误识别的概率。
3.2 高安全性：相比传统的身份验证方式，人脸识别解决方案更加安全可靠。
人脸是每一个人独特的生物特征，很难被伪造或者冒用，有效地防止了身份欺骗行为。
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案引言人脸识别系统是一种基于人脸图像的生物识别技术，用于识别和验证个体的身份。
随着技术的不断发展，人脸识别系统在安全领域、消费电子产品和人机交互等方面得到了广泛应用。
本文将介绍人脸识别系统的工作原理、应用场景以及解决方案。
工作原理人脸识别系统的工作原理可以分为以下几个步骤：1.人脸检测：通过图像处理算法在图像中检测出人脸区域。
常用的人脸检测算法包括Viola-Jones算法、卷积神经网络等。
2.人脸对齐：将检测到的人脸图像进行标定、对齐，使得人脸图像具有相同的尺寸和位置。
常用的人脸对齐算法包括特征点对齐和基于模板的对齐。
3.特征提取：从对齐后的人脸图像中提取出具有辨识度的特征向量，常用的特征提取方法包括局部二值模式、主成分分析等。
4.特征匹配：将待匹配人脸的特征向量与已有的人脸特征进行比对，计算相似度得分。
常用的特征匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度等。
5.身份验证/识别：根据特征匹配的结果判断待匹配人脸的身份，进行身份验证或识别。
应用场景人脸识别系统在以下场景中得到了广泛应用：安全领域人脸识别系统可以通过比对人脸与数据库中存储的人脸特征来实现门禁系统的身份验证。
它可以用于办公楼、住宅小区等安全区域的身份识别，提高安全性并减少人力成本。
消费电子产品手机、平板电脑和笔记本电脑等消费电子产品越来越普及，人脸识别系统可以作为一种便捷的解锁方式。
用户只需通过摄像头进行简单的人脸扫描，就可以完成设备的解锁，提高用户体验。
人机交互人脸识别系统可以应用于人机交互，通过人脸识别来识别用户的情绪、性别、年龄等信息，从而提供更加个性化的服务。
例如，人脸识别系统可以根据用户的情绪调整音乐播放的节奏和风格，提供更好的音乐体验。
解决方案搭建一个高效可靠的人脸识别系统需要考虑以下几个方面：1. 算法选择根据不同的场景和应用需求，选择合适的人脸识别算法。
常用算法包括OpenCV、Dlib、Face++等，它们提供了丰富的人脸识别功能和API接口。
银行人脸实施方案
银行人脸实施方案随着科技的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用，尤其在银行行业中，人脸识别技术的实施已经成为了一种趋势。
银行作为金融行业的重要组成部分，安全性始终是其发展的重中之重。
而人脸识别技术的应用，不仅可以提高银行的安全性，还可以提升客户的使用体验，因此，银行人脸实施方案的制定显得尤为重要。
首先，银行人脸实施方案需要从技术上进行考量。
银行作为金融机构，对于安全性的要求非常高，因此在选择人脸识别技术时，需要选择成熟、稳定、安全的技术方案。
同时，还需要考虑技术的适用性和扩展性，以满足未来银行业务发展的需求。
在技术实施过程中，需要充分考虑银行的实际情况，制定相应的技术方案，确保人脸识别技术的实施能够顺利进行。
其次，银行人脸实施方案还需要考虑到客户的隐私和数据安全。
在实施人脸识别技术时，银行需要充分尊重客户的隐私权，确保客户的人脸信息不会被泄露或滥用。
因此，在技术实施过程中，需要建立完善的数据保护机制，加强对客户数据的保护，防范数据泄露和滥用的风险。
同时，还需要加强对人脸识别技术的监管和管理，确保技术的合规性和安全性。
另外，银行人脸实施方案还需要考虑到员工的培训和技术支持。
在技术实施完成后，银行需要对员工进行相关的培训，使他们能够熟练掌握人脸识别技术的操作方法和注意事项。
同时，还需要建立健全的技术支持体系，确保在技术使用过程中能够及时解决各种技术问题，提高技术的稳定性和可靠性。
最后，银行人脸实施方案需要考虑到用户体验和服务升级。
人脸识别技术的应用，可以提高客户的使用体验，使客户能够更便捷地完成各种操作。
因此，在技术实施过程中，需要充分考虑客户的需求，提高技术的智能化和便捷性，为客户提供更优质的服务体验。
综上所述，银行人脸实施方案的制定需要从技术、隐私保护、员工培训和用户体验等多个方面进行考量，确保技术的顺利实施和银行业务的持续发展。
银行应该积极借助人脸识别技术的优势，不断提升自身的安全性和服务水平，推动金融科技的发展，为客户提供更加便捷、安全的金融服务。
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银晨人像识别技术解决方案之三
银晨人脸识别模块在
门禁监控等系统中的应用
解决方案
Version 1.0
上海银晨智能识别科技有限公司
2006.1
目录
一．模块介绍 (1)
二．人脸采集视频服务器解决方案－ISVIDEO SD64 (3)
1)主要功能 (3)
2)技术特点 (4)
3) 系统构成 (5)
三．人脸识别控制模块解决方案－ISVIDEO R64/SR64 (7)
1)主要功能 (7)
2)技术特点 (8)
3) 系统构成 (8)
4) 性能指标 (10)
5) 应用 (11)
一．模块介绍
《银晨TM视频人脸处理器ISFaceVideo》（ISVIDEO, ISVISIONTM ISvision Video Processing Embedded Module）是银晨科技基于TI公司系列DSP处理器研制的视频处理平台产品，有ISVIDEO SD64、ISVIDEO R64、ISVIDEO SR64和ISVIDEO 62四个产品系列。
ISVIDEO R64/SR64模块由视频处理系统、电源系统、接口系统等部分构成。
内部采用国际领先的红外成像人脸识别算法，实现脱机人脸识别；SR型则更具有H.264视频编码算法与视频网络传输，同时完成视频监控。
而且具有丰富的外部接口，可以很方便的和各个门禁厂商的门禁控制器结合。
ISVIDEO SD64为一款多功能的视音频处理模块，包含视频叠加、字符叠加、光照补偿、人脸特写、视音频编码、网络传输等功能。
并且还可以根据定制开发，实现诸如快球自动控制、运动目标跟踪、自动光照控制、视频颠簸抖动消除、车牌识别、工业生产检测、网络可视对讲等功能。
另外该产品还可以作为高校相关专业的实验室作为教学用或者是算法仿真实现使用。
ISVIDEO 62模块主处理器采用TI的TMS320C6204，处理能力可达1600MPIS。
因为其价格比较低廉，对于高校相关专业的实验室比
1
较合适。
本模块附有相关的实验，学生通过这些实验的学习，可以迅速掌握6000系列DSP的相关知识和编程方法。
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二．人脸采集视频服务器解决方案－ISVIDEO SD64
随着网络技术的发展，基于Internet的视频监控将会逐步普及，为网络化的集中监控提供有效的保障。
广大的产品开发商可以采用ISVIDEO SD64研制人脸采集视频服务器，实现以太网实时传输数字音视频多媒体的同时，完成人脸采集，并通过网络传输，实现各种基于人脸识别的监控或布控系统。
图1 ISVIDEO SD64产品实物图
1)主要功能
银晨人脸采集视频服务器ISVIDEO SD64含：
3
¾输入与输出
支持两路视频输入，一路音频输入，一路视频输出（PAL制）；¾人脸特写与叠加；
可以对一路视频中的人脸进行采集，通过以太网上传；
可以将一路视频或者人脸叠加在另一路上；
¾光照补偿
可以选择对每路视频进行光照补偿处理；
¾音视频压缩传输
H.264视频编解码；
G721音频编解码。
¾定制开发
根据用户的要求可以完成快球自动控制、运动目标跟踪、自动光照控制、视频颠簸抖动消除、车牌识别、工业生产检测、网
络可视对讲等功能
2)技术特点
¾领先的人脸检测算法
最小检测的人脸的尺寸为24×24（pixels），检测速度可以达到12fps；
¾高性能DSP处理器
4
采用TI公司高性能的DSP处理芯片，处理能力可达4800MIPS；
¾自动光照补偿
根据现场环境自动完成光照补偿处理；
¾接口丰富
具有以太网接口和RS232接口，可以方便的进行各种应用的开发；
3) 系统构成
ISVIDEO SD64由四个单元组成，分别是DSP核心处理单元、视频输入输出单元、外部存储单元和接口单元。
核心处理器采用的是TI专为视频应用领域开发的DM642。
视频输入输出单元可以接两路输入视频和一路输出视频。
外部存储单元外接有32Mbytes的SDRAM 和16Mbytes的FLASH。
接口单元有一个以太网接口、一个RS232串口和一个8位的GPIO接口。
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图2 ISVIDEO SD64结构图
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三．人脸识别控制模块解决方案－ISVIDEO R64/SR64
ISVIDEO R64/SR64模块由视频处理系统、电源系统、接口系统等部分构成。
内部采用国际领先的红外成像人脸识别算法，实现脱机人脸识别系统；SR型则更具有H.264视频编码与G721音频编码算法、网络控制与传输，实现视音频监控与对讲系统。
通过模块的RS485及WIEGANDS26接口，可以实现与现有门禁控制器通讯，通过模块的金手指接口，可以将所有涉及的外围接口引接到另外的接口板上，以利产品外形设计。
OEM厂家只需按照自己的外形设计接口板，即可快速实现基于人脸识别功能的出入控制，监控门禁等产品，提升产品安全性能。
1)主要功能
¾输出人脸识别结果
识别结果可以通过WIEGANDS26、RS485或者以太网口输出；¾一路视频压缩（仅SR）
支持一路视频的实时CIF格式的H.264的压缩，G.729音频编解码。
压缩的视音频流通过以太网口输出；
¾数据管理
支持本地存储用户数据和日志；
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2)技术特点
¾领先的红外人脸识别算法
采用红外算法可以有效的减弱甚至是避免可见光对识别的影响，算法的误识率和拒识率可以达到一个很高的水平；
¾先进的视频压缩算法
采用目前国际上非常流行的H.264的视频压缩算法，可以达到非常好的视频压缩效果；
¾接口丰富方便应用集成
具有一路视频输入，WIEGANDS26、RS485输出，可通过金手指扩展以太网口、多个视频I/O口、VGA接口、音频输入
输出接口等；
3) 系统构成
ISVIDEO R64/SR64由四个单元组成，分别是DSP核心处理单元、外部存储单元、接口单元和接口扩展单元。
核心处理器采用的是TI 专为视频应用领域开发的DM642，处理能力可达5400MIPS；外部存储单元外接有32Mbytes的SDRAM和16Mbytes的FLASH；接口单元有WIEGANDS26输出、RS485输出、视频输入；接口扩展单元为一个金手指接口。
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图3 ISVIDEO R64/SR64结构图
图4 ISVIDEO R64/SR64模块
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4) 性能指标
项目指标备注
处理器 TMS320DM64x 主频最高720MHZ,
运算能力最高5400MIPS
操作系统 DSP/BIOS
识别速度 1.5s/次
误识率 <0.01％满足系统的应用环境
拒识率 <1％满足系统的应用环境
压缩帧率 25fps CIF格式（单路），H.264
音频编解码 G.729 双工
网络协议 TCP/IP
存储能力 8M×8Bit SDRAM
存储能力 16M×8Bit FLASH
电源输入 5V 单电源
视频输入一路 CVBS复合信号
结果输出RS485接口和WIEGANDS26 金手指接口 200针2面×100个/间距0.6mm
尺寸 67.6mm×54.7mm
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5) 应用
ISVIDEO R64/SR64模块用途广泛：
a)人脸识别门禁
ISVIDEO R64可以实现嵌入式脱机门禁系统，并将每次识别记录通过网络上传，采用无线模块更可将识别图片以彩信形式发送到手机，及时得知门禁出入情况。
采用SR64可实现视频监控与可视对讲。
图5 采用ISVIDEO SR64的网络门禁监控系统
b)人脸识别防盗汽车
ISVIDEO R64可以实现人脸识别防盗汽车，仅当驾驶员本人时才能启动发动机，一方面防盗，另一方面可谢绝借车者；并可增加驾驶员疲劳报警等附加功能。
c)人脸识别保险柜
采用ISVIDEO R64控制保险柜锁头，可实现特定人员才能开启的防
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盗保险柜。
d)超市存包柜
大型超市存包柜屡屡被盗，采用人脸识别ISVIDEO R64，存包者只需在存包时记录人脸，取包时确认人脸才开锁。
可大大方便用户，杜绝偷盗。
图6 采用ISVIDEO SR64的存包柜
e)玩具
采用人脸识别ISVIDEO R64，增加语言模块，即可实现基于人脸识别的各种玩具。
f)车库出入口管理
一般小区车库管理采用非接触ID卡，需要驾驶员伸手出去近距离刷
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卡，采用驾驶员人脸识别，可以实现自动开启栏杆，方便出入，并提高了小区车库防盗能力。
也可在入口采用车牌识别，出口采用人脸识别。
图6 采用ISVIDEO SR64的车库出入口
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E-mail: support@
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