三维人脸识别技术参数
人脸识别闸机技术参数
人脸识别闸机技术参数
人脸识别闸机技术参数：
1、硬件参数：
（1）机身：采用金属外壳的机身, 防尘防水等级达IP65, 不受外界影响, 易于维护；
（2）传感器：近红外双目视觉, 抗衰减抗1强3弱灯的交错；
（3）相机：采用支持原始图像输出的25fps或者30fps的相机；
（4）波特率：2Mbits/s；
（5）工作温度：0°C~50°C；
（6）工作电压：AC220V±10％, 50Hz；
（7）尺寸：1600*1210*375mm；
2、软件参数：
（1）算法特性：采用红外双目立体视觉技术实现, 支持背景建模、活
体检测, 深度学习检测算法；
（2）识别距离：支持0.3-3.5米以内的实时人脸识别；
（3）识别过程：可实现数据抓拍、人脸定位、特征提取、人脸比对等；（4）功能特性：多算法支持, 选择不同算法可兼容最新的人脸识别算法；
（5）开发接口：采用web API接口；
（6）系统支持：操作系统支持Windows XP/7/8/9/10系统；
3、技术服务：
（1）安装指导：带安装团队提供详细安装指导；
（2）远程服务：远程服务保证及时解答技术问题；
（3）应用开发：支持各类客户对系统的定制化开发；（4）维护服务：7*24小时在线维护保证系统的稳定性。
三维人脸资料
主动测距传感相比较于被动测距传感最明显的特征是：设备本身需要发射能获取。近年来，主动深度传感在市面上的应用愈加丰富。主动深度传感的方法主要包括了TOF（Time of Flight）、结构光、激光扫描等。
TOF相机
TOF相机获取深度图像的原理是：通过对目标场景发射连续的近红外脉冲，然后用传感器接收由物体反射回的光脉冲。通过比较发射光脉冲与经过物体反射的光脉冲的相位差，可以推算得到光脉冲之间的传输延迟进而得到物体相对于发射器的距离，最终得到一幅深度图像。
下面以一种应用广泛的光栅投影技术（条纹投影技术）为例来阐述其具体原理。条纹投影技术实际上属于广义上的面结构光。其主要原理如下图所示, 即通过计算机编程产生正弦条纹，将该正弦条纹通过投影设备投影至被测物，利用CCD相机拍摄条纹受物体调制的弯曲程度，解调该弯曲条纹得到相位，再将相位转化为全场的高度。当然其中至关重要的一点就是系统的标定，包括系统几何参数的标定和CCD相机以及投影设备的内部参数标定，否则很可能产生误差或者误差耦合。因为系统外部参数不标定则不可能由相位计算出正确的高度信息。
深度图像的像素值反映场景中物体到相机的距离，获取深度图像的方法=被动测距传感+主动深度传感
被动测距传感
被动测距传感中最常用的方法是双目立体视觉[1,2]，该方法通过两个相隔一定距离的摄像机同时获取同一场景的两幅图像，通过立体匹配算法找到两幅图像中对应的像素点，随后根据三角原理计算出时差信息，而视差信息通过转换可用于表征场景中物体的深度信息。
TOF相机所获得的深度图像有以下的缺陷：
1. 深度图像的分辨率远不及彩色图像的分辨率
2. 深度图像的深度值受到显著的噪声干扰
3. 深度图像在物体的边缘处的深度值易出现误差，而这通常是由于一个像素点所对应的场景涵盖了不同的物体表面所引起的。除此之外，TOF相机的通常价格不菲。
人脸识别技术的硬件要求与配置指南
人脸识别技术的硬件要求与配置指南随着科技的不断进步，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
从手机解锁到身份验证，从安全监控到人脸支付，人脸识别技术的重要性和需求不断增加。
然而，要实现准确、高效的人脸识别，合适的硬件配置是至关重要的。
本文将介绍人脸识别技术的硬件要求，并给出相应的配置指南。
人脸识别技术涉及到图像处理和模式识别的复杂算法，因此需要一定的计算能力来实现快速而准确的人脸识别。
以下是人脸识别技术的硬件要求和配置指南的详细说明：1. 中央处理器（CPU）：人脸识别算法需要大量的计算资源，所以选择一款强大的CPU非常重要。
推荐选择运算速度较快的多核处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器。
另外，确保CPU支持并行计算和并发处理，以提高人脸识别的整体性能。
2. 图形处理器（GPU）：GPU在图像处理方面具有独特的优势，能够加速模式识别和人脸匹配过程。
为了提高人脸识别系统的性能，选择一款高性能的独立显卡是必不可少的。
NVIDIA的GeForce系列和AMD的Radeon系列是常见的选择。
确保显卡具有足够的显存和并行处理单元，可提高算法的处理速度。
3. 内存（RAM）：在处理大量图像数据时，内存的大小和速度对于系统的整体性能至关重要。
推荐选择8GB或以上的RAM，并确保RAM的频率和时序良好，以提高数据传输的稳定性和速度。
4. 存储设备：选择一款高速、大容量的存储设备对于人脸识别技术的应用非常重要。
推荐选择固态硬盘（SSD）作为主要存储设备，其读写速度更快，可以加快人脸图像的处理和存储速度。
5. 摄像头：选择合适的摄像头对于获取高质量的人脸图像至关重要。
推荐使用具有高分辨率（至少1080p）和高帧率（至少30fps）的摄像头，以确保清晰、流畅的图像捕获。
6. 操作系统（OS）：选择稳定、安全的操作系统对于人脸识别技术的运行也非常重要。
常见的选择包括Windows和Linux系统，具体选择取决于应用场景和需求。
人脸识别实现高精度人脸识别的技术创新
人脸识别实现高精度人脸识别的技术创新近年来，人脸识别技术得到了长足的发展，已经广泛应用于各个领域，如安全监控、人脸支付、智能手机解锁等。
然而，随着技术的普及和应用领域的拓展，人们对于人脸识别的要求也越来越高，特别是对于识别精度的要求。
本文将探讨一些新兴的技术创新，以实现高精度的人脸识别。
一、三维人脸识别技术的应用传统的人脸识别技术主要基于二维图像进行识别，而新兴的三维人脸识别技术则通过采集更多的信息，如面部几何结构、皮肤纹理等，实现更高精度的识别结果。
三维人脸识别技术通过使用深度摄像头等设备，可以获取到具有深度信息的人脸图像，从而提供更准确的特征信息，有效降低了误识率。
二、深度学习在人脸识别中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在图像识别领域取得了重大突破。
在人脸识别中，深度学习可以通过构建深度神经网络模型，自动学习和提取人脸的高级特征，从而实现更准确的人脸匹配。
通过大规模的训练数据和强大的计算能力，深度学习可以大大提高人脸识别的准确度。
三、活体检测技术的应用为了防止照片、模型等欺骗行为，活体检测技术成为实现高精度人脸识别的重要手段之一。
活体检测技术通过分析人脸的细微变化，如眨眼、张嘴等行为，来判断是否为真实的人脸，从而提高识别过程的安全性和可靠性。
如今，活体检测技术已经得到广泛应用，在金融、移动支付等领域发挥了重要作用。
四、多模态融合技术的发展多模态融合技术是指将多个传感器或多种信息融合在一起，形成更全面、更准确的人脸识别结果。
例如，将人脸图像与声音、姿态等信息相结合，可以提升识别的准确度和鲁棒性。
当前，多模态融合技术正日益成为人脸识别领域的研究热点，通过充分利用多源的信息，实现更高水平的人脸识别效果。
综上所述，实现高精度的人脸识别需要不断进行技术创新和探索。
三维人脸识别技术、深度学习、活体检测技术以及多模态融合技术等都是当前人脸识别领域的重要发展方向。
相信随着科技的不断进步和应用场景的扩大，将来人脸识别技术会变得更加成熟和精确，为人们的日常生活带来更多便利和安全保障。
人脸识别算法参数
人脸识别算法参数人脸识别算法是一种用于识别和验证人脸的计算机视觉技术。
它通过分析人脸的特征，比如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置和形状，来判断是否是同一个人或者匹配数据库中的人脸信息。
下面将介绍一些人脸识别算法中常见的参数。
1.图像预处理参数：图像预处理是在应用人脸识别算法之前对输入图像进行的一系列操作，常见的预处理参数包括：-图像大小：指定输入图像的大小，通常使用方形图像。
-图像亮度：调整图像的亮度和对比度，以提高图像质量。
-图像校正：校正图像中的旋转和倾斜，以保证人脸特征的准确性。
-噪声去除：去除图像中的噪声，以减少对人脸特征的干扰。
2.特征提取参数：特征提取是人脸识别算法的核心步骤，常见的特征提取参数包括：-特征点位置：指定用于计算人脸特征的关键点位置，通常包括眼睛、鼻子和嘴巴等部位。
-特征点描述：对每个特征点进行描述，通常使用特征向量或特征描述子。
-特征维度：指定特征向量或描述子的维度，维度越高，表示对人脸特征的描述越准确，但算法的计算成本也越高。
3.数据库参数：数据库是存储人脸信息的地方，常见的数据库参数包括：-数据库大小：指定数据库中存储的人脸信息的数量。
-数据库更新频率：指定数据库中的人脸信息的更新频率，例如每天、每周或每月更新。
-数据库匹配阈值：指定一个阈值用于判断两个人脸是否匹配，即是否是同一个人。
4.训练参数：-训练数据集：指定用于训练的人脸图像数据集，可以是从公开数据集中获取的或自己采集的。
-训练样本数量：指定用于训练的人脸图像的数量。
-训练算法：选择用于训练的机器学习算法或深度学习模型，例如支持向量机、卷积神经网络等。
-学习率：指定机器学习算法在训练过程中的学习速率，用于调整模型参数的更新步长。
除了上述参数，还有许多其他参数可能会对人脸识别算法的性能产生影响，例如图像的分辨率、人脸的姿态、光照条件等。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的参数，并进行调优和优化，以提高人脸识别算法的准确性和鲁棒性。
3dmm姿态参数
3dmm姿态参数
3DMM（三维形变模型）是一种基于统计学的方法，可以对人脸进行建模和形变，是目前人脸识别、3D重建和表情识别等领域中广泛使用的技术之一。
其中，3DMM姿态参数是指控制模型在三维空间中姿态变换的参数。
下面简要介绍一下3DMM姿态参数。
1. 平移参数
平移参数是3DMM中最常见的姿态参数之一，它控制模型在世界坐标系中的位置。
在应用中，通过对平移参数的调整来实现模型的位置调整，从而使模型更准确地对应到人体的实际位置上。
2. 旋转参数
旋转参数是控制模型在世界坐标系中旋转的参数，通常使用欧拉角表示。
在应用中，通过旋转参数的调整来实现模型在三维空间中的旋转变换，从而实现对姿态的调整。
3. 尺度参数
尺度参数是控制模型在三维空间中大小的参数。
在应用中，通过对尺度参数的调整来实现对模型的缩放或放大，从而使得模型更好地适应不同尺寸的人脸。
4. 特征点位移参数
特征点位移参数是对模型中特征点进行姿态变换的参数。
在应用中，通过对特征点位移参数的调整来实现对模型特征点位置的微调，从而实现对人脸形状的细节调整。
5. 表情参数
表情参数是指控制模型在表情变化时的参数。
在应用中，通过对表情参数的调整来实现对人脸表情的变化。
通常，表情参数是通过对多个人脸表情进行PCA降维来得到的，从而实现尽可能利用少量参数来表示不同的表情变化。
通过使用3DMM姿态参数，可以对人脸进行高精度的建模和形变，从而实现人脸识别、3D重建和表情识别等领域的应用。
同时，通过对姿态参数的调整，可以实现对人脸姿态的灵活性调整，从而更好地适应不同的应用场景。
结构光三维人脸识别框架设计与研究
结构光三维人脸识别框架设计与研究近年来，随着人工智能技术不断发展，人脸识别技术逐渐成为了应用广泛的重要技术之一。
为了能够更加准确地实现人脸识别，结构光三维人脸识别技术应运而生。
本文将重点介绍结构光三维人脸识别框架的设计和研究。
一、结构光三维人脸识别技术概述结构光三维人脸识别技术是一种基于三维人脸模型的识别技术。
其核心思想是通过结构光投射技术获取人脸表面几何信息，然后将几何信息转化为三维人脸模型，最后通过三维人脸模型来实现人脸识别。
与传统的二维人脸识别技术相比，结构光三维人脸识别技术具有以下优势：1. 高精度：由于三维人脸模型能够反映人脸的三维几何信息，因此可以提高识别的准确度。
2. 抗干扰性强：由于结构光三维人脸识别技术能够获取人脸的三维几何信息，不易受到光照、表情等干扰。
3. 安全性高：由于三维人脸模型较为复杂，能够较好地避免人脸伪造等安全问题。
二、结构光三维人脸识别框架设计1. 系统硬件设备针对结构光三维人脸识别技术，需要配备合适的硬件设备。
包括：结构光投射器、脸部采集设备、计算机等。
其中结构光投射器用于投射结构光，脸部采集设备用于获取人脸图像信息，计算机则用于处理数据。
2. 数据采集数据采集是结构光三维人脸识别框架设计的关键环节。
具体步骤包括：将人脸置于结构光投射区域，进行投射和采集，获取人脸表面几何信息等。
3. 三维人脸模型重建将采集到的信息处理后可得到人脸表面几何信息。
通过对人脸表面几何信息进行重建，可以得到三维人脸模型。
4. 人脸识别将获取的三维人脸模型和已知的目标人脸模型进行对比，进行人脸识别，判断是否匹配成功。
三、研究进展随着结构光三维人脸识别技术的不断发展，很多学者和企业纷纷加入到这一领域中。
目前，国内外已有很多重要研究成果：1. 全息显微技术的应用：利用全息显微技术进行数据采集可以得到更加精确的数据，提高了识别准确度。
2. 形变模型的使用：通过引入形变模型，可向量化表情，提高识别能力。
人脸识别
BIOSCRYPT3D FastPass™ Face Reader三维人脸识别仪一、项目背景在信息、网络技术高速发展的今天，高新技术促进了生产力的提高，也给人们的思维方式、工作方式和生活方式带来转变。
“科技强警”的战略方针，正深刻地改变着传统的警务工作方式。
监所门禁建设是“金盾工程”的重要内容之一，是实现监所管理现代化、保障监所安全的必要基础。
监狱、看守所、戒毒所是关押案犯及实施戒毒的主要场所之一，门禁系统的建设和使用，将为监狱、看守所、戒毒所的监管工作注入科学化管理的新观念，为各方面工作构建科技含量较高的操作平台，为监所、戒毒所管理水平达到更人性、更安全、更合理的目标打造基础。
◆人脸识别方式采用世界最先进三维人脸识别产品，对出入监狱的人员进行高精度的比对，最高精度可以识别出双胞胎，无需人工干预，就自动识别出人员的身份；识别速度快，在4000人以内一秒内识别；非接触式的生物识别验证，对设备无磨损，干净卫生；能适应光线弱的环境。
二、BIOSCRYPT人脸识别的特点：1、BIOSCRYPT 三维脸形识别仪技术特点：由加拿大BIOSCRYPT公司开发制造的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领导地位。
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，如证件、密码的伪造和盗用、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，而只是对密码或某种物品的认证。
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。
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三维人脸扫描设备技术参数
● 可用性
工作距离范围：0.8-1.6米
不需要直接的身体接触和定位
带有帽子和太阳镜也能快速识别
能方便简单的与其他设备集成
人脸模型直观指示
● 新一代3D传感技术
一个宽视场的3D传感器
实时三维视频
三维人脸识别系统的新一代3D传感技术：
3D扫描技术，使用结构光的方法，可以快速，准确地采集物体表面（深度）的三维模型。
获取的三维数据通过一个特殊的光图案，网格，投影到场景中的对象的视差角度。
通过对象的网格几何形状，计算出准确的各点的三维坐标。
这些点形成的三角面可以进一步翻译成任何常见的格式。
同时带有纹理的摄像头、宽视场的3D传感器能同步的捕捉物体表面的形状和材质、色彩。
有了这个系统，物体的三维模型可以在快照模式或视频模式下获得的。
截至今日，该产品已在美国申请了4个，在俄罗斯申请了2个专利。
该产品的关键技术是其新颖的表面重建算法和专有的硬件，能够准确和实时的任意拓扑3D扫描对象。
新一代3D传感技术及设备可以很容易地集成到其他复杂的3D系统，用于捕获特定类型的对象。
由于它的高速和准确的表现，3D扫描技术可以应用在手持和移动设备的解决方案。
三维人脸识别系统产品型号：
3D B 3D BM
3D BT
3D BR
产品技术参数表：
产品型号3D B 3D BM 3D BR 3D BT
识别时间，小于1秒
注册时间，小于2秒
行走速度，小于5公里/小时
单个模型 3.5 KB
用户界面Wiegand in/out, Relay
管理界面Ethernet
嵌入式软件Linux
工作距离0.8 - 1.6米
线性视场HхW 近距离646毫米x 490毫米
线性视场HхW 远距离1292毫米x980毫米
视角HхW 44x34°
光源闪光灯（非激光）
视频帧速率15帧/秒
曝光时间0.2毫秒
外形尺寸，HxDxW ------ 3D摄像机
------计算单元1657×230×230mm
300х207х72mm
1657 X 471 X372mm
300х207х72mm
470×129×94mm
300х207х72mm
691×129×94mm
300х207х72mm
重量------ 3D摄
像机------计算单元
13kg 2kg 15kg 2kg 3.5kg 2kg 6kg 2kg
功耗------3D摄像机------计算单元100-240V AC 60W
100/240V AC 180W
100-240V AC 100W
100/240V AC 180W
100-240V AC 60W
100/240V AC 180W
100-240V AC 60W
100/240V AC 180W
显示屏无有无无
工作温度范围15 --+30°C
工作湿度15 ---85％
3D人脸识别系统解决方案
3D人脸识别系统可用于各种与门有关的访问控制系统（ACS），如：电控锁、闸门、旋转门、登机口、出入口等各种设施，此外，还可用于电子信息亭，支付终端，客户忠诚度计划站进行身份认证与身份授权，等等。