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东莞监控系统工程论影响人脸识别门禁产品的关键因素有哪些
发布时间:2018-10-18 浏览:174 次

       人工智能时代,东莞监控系统公司称人脸识别将取代指纹识别,在门禁行业下一阶段迎来较快发展,但人脸识别门禁在发展应用过程中也会遇到的问题。因此基于人脸识别的人工智能门禁的设计至关重要。  
      东莞安防公司表示设计一个门禁系统,首先要考虑的是系统安全性,即能否有效地控制人员的出入,并掌握其出入信息。因为门禁系统是一种智能化的电子控制系统,可以充分利用计算机的智能,同时采用多种手段进行控制,以确保系统的安全可靠。人脸识别门禁系统方案,硬件的可靠性,除了电控锁等机械部件之外,主要考虑子控模块的制作和选用,因为它要全天24小时不停地工作,所以对其性能要求较高,应能满足环境的温度、湿度的变化,以及抗电磁干扰能力强等。比如选用牛顿7000系列模块作为子控模块,因为这种模块有很强的自适应功能,能够自动调节不同波特率的信号,还有各种保护电路等等,足可以保证低层管理工作的需要;软件设计的可靠性,主要考虑各种状态信息的获取和维护,通信协议的设计是否规范,各种特殊情况的处理是否合理等等。比如,为了确保主控计算机与子控模块之间的通信准确无误,可以采用自动重发纠错机制,有效地消除门禁子系统和管理计算机同时在网络中工作时可能出现的信号冲突。   
       由于系统中所有数据信息的设置和管理都是通过主控计算机与子控模块之间的通信完成的。管理者便可以根据自己的需要,自由地设置密码、用户权限、门锁延迟时间等。同时主控计算机和子控模块平时各自独立工作,仅在设置子控模块中的初始数据,修改子控模块中的数据,获取子控模块中所记录的信息等情况下,二者才需要相互通信,进行信息交流。   

       市场能给产品最好的检验,在实际场景应用中,用户经常会抱怨市面上的人脸识别门禁产品识别率低的问题。除了设计方面的精细之外,算法也是极为重要之处。由于人脸识别技术的大热,不少企业追着风口匆忙入场,在技术方面根本就不过关,一些厂商人脸识别系统还不成熟,不能在所有的场景中做到成熟和完整,而且算法简单很容易被破解,由此产生安全隐患。因此在选择核心主板的时候,必须选择搭载更先进的算法的平台。以商汤硬件平台为例,搭载全球领先的人脸检测、识别算法模型,给定人脸样本,毫秒级别检索大规模人脸数据库或监控视频,给出身份认证。在认证出96%的人脸时,误检率低于十万分之一。   


       如果算法是人脸识别门禁产品的内核的话,那外部应用中也会有几个因素影响识别率。使用环境的光线是不是没调好,光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素。比如背光,会使得人脸发黑很难辨别,或者局部发黑形成阴阳脸,这些外部因素将会影响到识别的效果;摄像头的安装位置同样将会对识别效果产生影响,因为人在不同的角度面向图像采集设备时呈现的图像是不同的,使得被采集的人脸图像有可能不完整,从而影响了后面的特征提取与识别的速度,甚至会导致人脸检测算法的失效;最初录入的人脸信息与现在是不是发生比较大的变化。在实际应用中,有可能出现最初录入的人脸信息与当前的人脸信息发生较大变化的情况。比如年龄的变化、面部进行了整形,容貌可能会发生比较大的变化,从而导致识别率的下降,或者是佩戴眼镜、帽子等饰物遮挡,使得被采集出来的人脸图像有可能不完整,从而影响了后面的特征提取与识别,甚至会导致人脸检测算法的失效;软件的版本同样会影响到人脸识别的准确度,如果没有及时更新,或许识别率就低,因为做AI行业,深度学习一直在延续,所以软件平台的更新是制约因素。

       本文章是由东莞监控工程公司创通宝科技整理提供。

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