告别肉眼识别，人证核验一体机

现在很多考试都仍然停留在肉眼识别人与身份的证件的一致性，存在着一定的误差，可能会导致顶替的考试事件的发生。为了提高一些考试人证考试的速度与准确性，德生推出考试人证比对系统，助力考试考生人证比对，通过现场刷身份的证件+人脸识别+人证比对，确认考生身份。同时还能够核对该考生的考场信息，避免跑错考场！考生入场前先将身份的证件放在人证比对终端上，摘掉全部面部遮挡物，对摄像头，只听嘀的一声，完成验证、拍照，全程只需要1-3秒时间。这样不仅节省考生入场时间，减少排队现象，也可以准确有效识别考生是否为本人。有效减少人工识别身份的误差性，防止顶替的考试现象的发生。

人脸识别一体机

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

人脸识别一体机组成部分

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。

人证识别系统的介绍

证件人脸识别系统采用新的人脸识别算法，结合新证件阅读器应用技术，将人脸识别的多个核心算法人脸定位、人脸特征建模、人脸识别比对等进行了专门优化，支持特征值，空间，三维（多姿）多种比对算法，具有获取方式直接隐蔽、人脸特征信息编码数据量小、识别速度快、识别准确率高、拒识率低、甄别简便、安全性高、使用简便等特点，是一款能适应各种复杂环境的人脸识别高技术产品。