山东华瑞电子有限公司

人脸识别产品的主要特点

   ▷技术先进：采用了人脸识别、语音合成等先进技术，使产品更人性化

   ▷应用便捷：无须，只要站在识别机前即可自动识别，识别速度小于1秒

   ▷安全卫生：免接触人脸识别闸机，不用担心菌

   ▷准确性高：准确度超过99.95%，不受表情、胡须、帽子、眼镜等影响

   ▷计价：支持多级帐户，关联帐户，阶梯定价，按月、按餐限次消费

   ▷扩展性好：支持网络布局，多设备，多食堂数据同步

   ▷安全性强：双缓存保障数据准确，每餐后自动备份数据，网络版支持数据云端备份

   ▷本系统从根本上杜绝了、现象，从而避免了浪费，实践证明应用本系统后，食堂在改善了伙食标准的情况下，开支还有明显下降。

   ▷提升单位形象：人脸识别作为一种前卫的身份验证技术，应用于职工食堂，可以瞬间给职工和来宾留下深刻的印象，在为技术的先进而感叹的同时，也增强了对企业、单位的信赖度。

   ▷改善职工福利：本系统的关联帐户功能人脸识别管理系统，可为职工、职工家属分别制定不同的收费标准，从而即体现了人性化管理，又能将有限的伙食补贴，尽可能多地用到职工本人身上。

   ▷规范公务接待：以前使用IC卡或指纹系统，无法对公务接待进行管理。本系统特有的公务接待拍照功能，将公务接待也纳入了管理范围，使公务接待也实现了有据可查。

人脸识别在安防行业的应用

随着人工智能时代的到来，当前计算机视觉识别技术甚至已在一定程度上超过人类，计算机视觉和智能无人设备正快速普及。作为人工智能的典型应用，人脸识别技术成为人工智能的接口。

伴随着智能识别术的突破，安防企业在人脸识别通道闸这块土地上正打得热火，也将技术重点聚焦于动态人脸识别、行为分析等图像智能领域，而当前传统安防厂商和算法型厂商同时存在着明显的竞争和合作关系，整个安防行业在动态人脸识别技术的浪潮推动下，态势。

一个完整的人脸识别通道闸安防系统主要包括人行通道闸机、门禁系统、报警和监控三大部分。动态人脸识别布控系统、人脸识别门禁、人脸识别访客系统、人证合一闸机等产品也就应运而生，迅速占领了智能安防市场的大部分市场份额。整个安防市场已经进入到了泛智能化时代，交通、能源、园区、学校、楼宇、银行包括中小企业、民用等都有人脸识别的应用需求。

人脸识别一体机在各个行业领域中的具体应用：

(1)人脸识别考勤应用：如今很多企业和学校的考勤方式弊端显著，代打卡现象严重，而人脸识别考勤系统会保存考勤数据，并给出识别结果，从而加强课堂和公司的考勤数据的准确性、完整性，并为日后考勤记录提供准确的数据。这种使用人脸识别设备来进行考勤记录的方式，俗称“刷脸考勤”。

(2)人脸识别门禁应用:将人脸识别终端应用到通道闸机和智能门禁中的身份识别系统上，可大大提高门禁系统运行的安全性和可靠性，从大程度上降低身份冒充而进入某些场所进行不法活动的可能性，极大减少了门禁安全系统中现有及潜在的技术漏洞、隐患和风险，如在机场、火车站、高校、酒店和政府单位等场所中的使用较为常见。

(3)证卡认证和出入管理：人脸识别终端应用于认证核验设备中，可快速准确地确认人员的，进行的人员核验，如火车站、地铁、机场等。

人脸识别在闸机领域的应用场景：传统的门禁卡系统，用户在使用过程中一旦遗失门禁卡或者遗漏门禁卡，就会陷入无法通过门禁的尴尬。指纹识别虽然说也是门禁卡中的一大进步，但是一旦出现使用者指纹破皮手湿、灰尘等情况，也照样不能通过门禁。相较于以上两种门禁卡，人脸识别门禁系统的优势比较明显，基于人的面部特征进行识别，不需要带卡，刷脸就可通行，所以人脸识别门禁系统越来越受欢迎。人脸检测识别系统基于深度学习神经网络，具有成本低、检测快、准确率高、自动学习等优点。可对接多种系统，如商城系统、会员管理系统、一卡通系统、小程序、OA办公系统、ERP系统等。随着技术的不断进步和突破，人脸识别门禁的功能也越来越强大，应用也越来越广，提高来访者通行率的同时，也为访客带来全新的体验。人脸识别在闸机领域的应用场景也是多种多样。

考前14天，考生需认真做好每日体温测量和健康监测，并如实向报名单位报告健康及行程情况。考试期间，将严格落实入场体温排查、考场消毒通风等防疫措施。

据报道，北京今年的考场与往年有些不同，不再是监考员对进行现场核对，而是采取了考生“刷脸”进考场的措施。

今年北京所有考场门口增添了，提前录入的新设备，所有考生进场时都要通过这台考试终端系统“刷脸”进场。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向工智能的转化。