人证查验一体机

来访人访问当天在人证合一验证机上刷一下新身份的证，验证机自动保存身份的证信息并提取身份的证图像，刷证件的同时摄像头自动拍照。系统后台将访客身份的证图像与现场拍摄图像进行比对，比对成功后，可自动开门禁或通道进入访问。用户可根据实际需要选择是否打印访客单。本系统采用新人脸识别算法，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。

人脸识别一体机

大家都知道人脸识别设备，还有摄像头，可以监控，做人脸识别门禁系统，人脸识别人行通道闸机，方便人员的出入口管理，这些其实都是人脸识别技术应用的一小部分。人脸识别一体机是通过人脸识别验证实现开门功能的门禁一体机，人脸识别门禁一体机需要门禁电源和门禁开关及门禁锁三者相互配合。人脸识别门禁一体机具有主动捉捕人脸的功能，刷一刷脸就可进门，无需动手刷指纹或者输密码，做到使用的人性化。

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。

人证识别系统的系统背景

随着社会经济的快速发展，各种身份的证件造假技术不断地提高，各企事业单位在招聘用人、访客来访验证确认等工作上对辨别来人与其身份的证件上是否真的是同一个人的难度大大增加，给企业带来很大的安全隐患，因此各单位的辨别身份的证件照片与人脸对照的技术，成为安保工作中较为重要的环节之一。目前各单位身份的辨别，只处在证件的验证真伪上，在现今的社会条件下，此种辨别方式已明显不能满足不断变化的安全管理需要。