人脸识别身份验证系统助推工地实现高效管理

近一两年来,北京、广东、江苏、福建、安徽、无锡等地的部分建筑工地都要求使用人睑识别考勤设备,进行考核和安全管理,一些地方的建设局为此还发了红头文件。在很早以前,人脸识别是我们在影视作品中才能看到的机要重地的门禁应用。如今,随着人睑识别技术的不断发展与成熟,人睑识别技术与产品的应用面不断扩大,在工地人们就可以感受到这种高科技技术带来的更多应用价值。本文结合飞瑞斯推出的基于人脸识别的身份管理系统在工地的应用做简单的介绍。     

人脸识别技术在公安领域的应用浅析

近年来,国内公安领域人脸识别应用技术发展迅猛,人脸识别已成为继指纹识别后的另外一项重要的生物特征识别手段。本文对人脸识别技术的基本原理、关键技术、性能现状以及在公安领域的应用模式进行了总结分析,并初步探讨了人脸识别技术当前在应用中存在的问题。     

人脸识别技术在公安领域的应用浅析

近年来,国内公安领域人脸识别应用技术发展迅猛,人脸识别已成为继指纹识别后的另外一项重要的生物特征识别手段。本文对人脸识别技术的基本原理、关键技术、性能现状以及在公安领域的应用模式进行了总结分析,并初步探讨了人脸识别技术当前在应用中存在的问题。     

三维人脸识别系统在监狱出入口管理系统中的应用

为切实增强监狱监管区的进出控制和保障监狱的安全管理,本文提出了一种以三维人脸识别系统为应用基础的监管区出入口管理系统。由于三维模型比二维图像含有更丰富的信息,所以识别精度得到很大提高,同时,GAFRS-H1型三维人脸识别系统采用了先进的匹配检索算法,在提高识别精度的同时亦保证了识别的快速性。自主开发的监狱出入口管理软件系统将三种鉴别信息(即三维人脸模型信息、身份证信息和二维彩色人脸照片信息)匹配、绑定起来存于后台数据库中,方便识别和查阅。该出入口管理系统的应用将有利于进出监狱人员的规范有效管理,保障监狱安全。     

刘晓春争做生物特征识别行业领军人

在生物特征识别领域，海鑫科技拥有众多令人瞩目的数字： ——拥有横跨指掌纹识别与采集、DNA数据库及实验室管理、人脸识别、行为特征识别、信息综合管理、多种信息综合追逃及图像处理等7个刑侦信息技术领域，[编者按]     

人脸识别技术突破待几时

公安部早在20世纪90年代中期就组织了人脸识别技术的研究。继而在2001年将人脸识别技术作为防范打击重大刑事犯罪的关键技术，列入了国家“十五”攻关计划，并取得了重大的研究成果。在逐步应用人脸识别技术的同时，根据社会治安动态安防的重大需求。在国家“十一五”攻关中，进一步扩展了人脸识别的研究内容并加大了研究力度。[编者按]     

动态人脸识别监控系统研究

一、研发背景随着国际安全形势的日益严重,视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求快速确认人员身份、实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图像中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。面向视频监控的远距离人脸识别技术在强劲的需求带动下应运而生。人脸识别技术作为一种新兴的生物特征技术,在公共安全、人机交互     

利用波士顿马拉松爆炸案研究无约束条件人脸识别

在波士顿马拉松爆炸案的调查过程中,自动人脸识别技术并没有得到很好地利用。为了研究人脸识别技术在实战中到底是否可行,本文使用3款商业人脸识别系统进行研究,通过和低质量的目标脸部图像进行比对,以评估人脸识别技术的成熟度。实验结果显示,与百万级脸部数据库比对,有1款商业人脸识别系统返回了嫌犯Dzhokhar Tsarnaev的图像。尽管还有诸如姿势、模糊、分辨率等很多问题困扰着人脸识别系统,但对于支持司法机构的调查,人脸识别已取得了重大进步。     

人脸识别技术在治安防控体系建设中的应用探讨

正随着机器学习技术的深度应用和大数据技术的飞速发展,人脸识别技术进入了快速发展期。人脸识别技术广泛应用于安防、金融、交通、教育、医疗、电子商务等场景。人脸识别技术凭借无感非接触式采集等独特优势,使得其在社会治安防控体系建设方面的应用前景越发广阔。一、人脸识别技术发展现状人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物特征识别技术。与其他生物特征识别方式(指纹识别、静脉识别、虹膜识别等)相比,人脸识别具有自然性、不被察     

人脸识别技术在智能视频监控系统中的应用

首先对监控技术的发展过程做了简单的总结,然后介绍了人脸识别技术的研究方向、应用领域及技术优势,并针对人脸识别技术在视频监控系统中应用的架构、关键技术和算法做了有益的探讨,特别对矫正有旋转角度的人脸图像技术做了较为详尽的表述,最后得出结论,人脸识别技术可以应用于监控系统中.而基于人脸识别技术的智能视频监控系统应该具有十分广泛的应用前景.     

美国Animetrics公司推出ForensicaGPS人脸识别工具

美国3D人脸识别技术的引领者Animetrics公司最近专门为执法机构推出了一款新的人脸识别工具——ForensicaGPS,该产品能让执法人员即使面对低分辨率监控图像或视频的时候,也能通过图像分析与图像比对来更加准确地识别犯罪嫌疑人。     

2011年生物识别市场发展回顾

中国生物识别技术起步于上世纪九十年代初,从最初的几十家产品和系统供应商到现在上百家覆盖指纹识别、人脸识别、静脉识别、掌形识别、虹膜识别、声音识别、步态识别甚至DNA识别等技术的生物企业。目前生物识别在应用上已初具规模,并且由于其巨大的社会效益和用户需求,生物识别技术一直是安防市场中备受关注的焦点,近年来保持着较高的增长率。时近年终,本文将对2011年生物识别市场的发展现情况与趋势作些具体分析。     

美国国家标准技术研究所生物特征识别技术评测概览

近年来,生物特征识别技术发展十分迅猛,各种识别系统的准确率较以前有了大幅度的提高。为了更好地了解当前生物特征识别系统的性能和不足,以美国国家标准技术研究所(NIST)为主的国外政府机构和高校自上世纪90年代起,进行了多项生物特征识别技术评测,涵盖了指纹识别、人脸识别、虹膜识别等识别率相当高的技术,吸引了世界多家知名企业、院校和个人参加。本文将全面介绍美国NIST的生物特征识别技术评测项目,以供科研人员参考借鉴。     

美国国家标准技术研究所生物特征识别技术评测概览

近年来,生物特征识别技术发展十分迅猛,各种识别系统的准确率较以前有了大幅度的提高。为了更好地了解当前生物特征识别系统的性能和不足,以美国国家标准技术研究所（NIST）为主的国外政府机构和高校自上世纪90年代起,进行了多项生物特征识别技术评测,涵盖了指纹识别、人脸识别、虹膜识别等识别率相当高的技术,吸引了世界多家知名企业、院校和个人参加。本文将全面介绍美国NIST的生物特征识别技术评测项目,以供科研人员参考借鉴。     

基于深度学习的地铁施工作业人员不安全行为识别与应用

为有效识别地铁施工作业人员不安全行为,基于深度学习与计算机视觉技术,提出融合行为和身份识别的不安全行为识别方法。首先,对更快速的基于区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)算法进行优化,引入高效通道注意力(ECA)模块提升行为识别的准确性;其次,将基于人脸超分辨率算法的人脸识别方法与行为识别相结合,提升图像像素水平并准确输出不安全行为执行人员相关信息;然后,行为识别与人脸识别并发进行,识别结果回流至数据库最终输出工人不安全行为报告;最后,选取某地铁施工项目的4种不安全行为进行识别方法的实证应用。研究表明：该方法可在地铁施工场景下进行有效应用,不安全行为识别和执行人员身份识别的准确率均达0.85以上,具有较高的准确度。     

国际安防资讯

美国Animetrics公司推出ForensicaGPS人脸识别工具美国3D人脸识别技术的引领者Animetrics公司最近专门为执法机构推出了一款新的人脸识别工具——ForensicaGPS,该产品能让执法人员即使面对低分辨率监控图像或视频的时候,也能通过图像分析与图像比对来更加准确地识别犯罪嫌疑人。Animetrics首席执行官Paul     

人脸识别技术在安防行业的具体应用

正人脸识别(Face Recognition),是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,用摄像机采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。早在1964年就开始有这项技术,但属于初级阶段,算法模型不够成熟,1991年以后人脸识别发展迅速。1998年,汉王最早把人脸识别带入门禁和考勤应用,但是人脸识别在这个阶段没有完全     

基于监控领域的远距离人脸识别系统分析

近年来,由于反恐、国土安全和社会安全的需要,世界上各个国家都对安防领域加大了投入。在安防行业中,生物识别一直是市场中备受关注的焦点之一,近年来保持着较高的增长率,其中人脸识别是一个活跃的研究领域,也是人类视觉最杰出的能     

人脸识别技术的研究现状与展望

本文主要介绍了人脸识别技术(FRT)的常用方法,讨论和分析了人脸检测与定位、人脸特征提取、人脸识别方法等方面的研究成果,总结了人脸识别的未来发展方向和应用前景,提出了人脸识别技术存在的问题和未来发展的要求。     

人脸识别——安防生物识别应用与市场发展分析

一、安防人脸识别应用 目前安防领域中人脸识别技术主要有两种类型的应用:静态人脸比对识别和动态人脸监控识别.静态人脸搜索比对是指静态人脸照片与人脸数据库比对,进行人的身份搜索和身份管理.这类系统主要应用在治安和户籍管理方面,目前技术上已经成熟,这是由于数据库主要来源于证件照片,照片的人脸姿态正面,图像质量通常较好,所以当前技术水平的算法已经可以取得很好的识别结果.