不用跟居民近距离接触，另外就是它的效率比较快，准确度比较高，大大地提高了卡口的通行速度，减缓了卡口拥挤的这种状态。支持摄像头捕人脸设备； 采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；支持设备本地存储10000人脸库。设备顶部是测温矩阵模块，保障优的测温效果。其优测温距离在 0.6 米，测温无接触保护了基层工作人员的安全。人脸识别主要用途人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在
人脸识别门禁机
不用跟居民近距离接触，另外就是它的效率比较快，准确度比较高，大大地提高了卡口的通行速度，减缓了卡口拥挤的这种状态。支持摄像头捕人脸设备； 采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；支持设备本地存储10000人脸库。设备顶部是测温矩阵模块，保障优的测温效果。其优测温距离在 0.6 米，测温无接触保护了基层工作人员的安全。
人脸识别主要用途人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在普及，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身份识别技术，以求远距离确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是佳的选择，采用人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现身份识别。
Canny边缘检测Canny边缘检测是澳洲计算机科学家约翰坎尼（JohnF。Canny）于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，其目标是找到一个优的边缘，其优边缘的定义是：优检测——算法能够尽可能多示出图像中的实际边缘，漏检和误检的概率非常小；优定位——检测出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近；检测点与边缘点一一对应——算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应的。1）图像去噪噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉，通常使用高斯滤波。2）计算梯度的幅度与方向使用高斯滤波器来进行计算，让距离中心点越近的像素点权重越大。
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