基于人脸识别的门禁系统PPT
基于人工智能的智能人脸识别门禁系统设计
基于人工智能的智能人脸识别门禁系统设计智能人脸识别门禁系统的设计和使用已经逐渐成为现代社会的趋势。
基于人工智能的技术发展，智能人脸识别门禁系统能够更加准确、高效地进行人脸识别，提供安全可靠的门禁管理。
一、引言随着科技的不断进步，传统的门禁系统已经不能满足现代化社会的需求。
传统的门禁系统需要使用卡片、密码或身份证等手段进行身份验证，容易被冒用或者丢失。
而智能人脸识别门禁系统则利用人脸的独特性，使用摄像头和人工智能算法进行实时人脸识别，实现了更加便捷和安全的门禁管理。
二、智能人脸识别门禁系统的基本原理与技术智能人脸识别门禁系统的基本原理是通过摄像头对人脸进行拍摄，然后将图像传输给人工智能算法进行处理和分析。
这些算法通过识别人脸的关键特征点、纹理信息、轮廓等来确定人脸的唯一性，并与预存储的人脸数据库进行比对，从而实现身份验证。
从技术上来说，智能人脸识别门禁系统主要包括以下几个方面：1. 图像采集：门禁系统需要使用高清摄像头对人脸进行拍摄，确保图像的清晰度和准确性。
2. 图像预处理：通过图像处理算法将拍摄的图像进行降噪、增强、裁剪等处理，提高图像的质量，为后续的人脸识别提供更好的数据。
3. 人脸检测与定位：使用人工智能算法检测图像中的人脸，并确定人脸的位置和边界框。
4. 人脸特征提取：基于深度学习的算法提取人脸的关键特征点、纹理信息、轮廓等，将其编码成一个唯一的人脸特征向量。
5. 人脸匹配与识别：将提取的人脸特征与预存储的人脸数据库进行比对，实现人脸的快速识别和身份验证。
6. 门禁控制：当人脸识别结果与数据库匹配成功后，门禁系统会自动解锁或开启门禁，允许通过；若匹配失败，则门禁系统保持关闭状态。
7. 数据管理与安全：智能人脸识别门禁系统需要对采集到的人脸图像和识别结果进行管理和存储，同时保障数据的安全性和隐私保护。
三、智能人脸识别门禁系统的优势智能人脸识别门禁系统相较于传统门禁系统具有以下优势：1. 高安全性：人脸识别技术具有较高的准确性和可信度，大大减少了被冒用或丢失的风险。
人脸识别课件
人脸识别课件xx年xx月xx日CATALOGUE目录•人脸识别概述•人脸识别基础知识•人脸识别常用库和框架•人脸识别实际应用•人脸识别难点和挑战•人脸识别未来发展01人脸识别概述定义人脸识别是一种利用图像或视频数据进行人类身份识别的技术。
特点非接触性、非侵扰性、自然性、友好性和防伪能力。
人脸识别定义1人脸识别发展历程2320世纪60年代到80年代末，人脸识别技术开始起步。
起步阶段20世纪90年代到21世纪初，人脸识别技术开始快速发展和应用。
发展阶段21世纪初至今，人脸识别技术在算法、应用和标准化方面取得重大突破。
突破阶段人脸识别应用场景人脸识别技术应用于门禁系统，可以实现安全、方便、快捷的进出控制和管理。
门禁系统金融行业社会安全娱乐产业人脸识别技术可以用于金融行业中的身份认证、客户分群和风险评估等。
人脸识别技术可以用于社会安全领域的监控、追踪、查找和侦破案件等。
人脸识别技术可以用于娱乐产业中的特效制作、人脸替换、人脸合成和动画制作等。
02人脸识别基础知识基于深度学习的图像识别算法利用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，通过全连接层进行特征组合，实现图像分类和识别。
基于特征提取的图像识别算法利用传统图像处理技术，提取图像中的颜色、纹理、形状等特征，通过支持向量机（SVM）等分类器进行分类和识别。
图像识别算法利用神经网络对人脸进行特征提取，通过滑动窗口技术在图像中寻找人脸区域，并通过回归任务确定人脸的精确位置。
基于深度学习的人脸检测算法利用图像处理技术，对图像中的像素进行统计分析，得到人脸区域的特征表示，通过分类器进行人脸和非人脸的分类。
基于特征分析的人脸检测算法人脸检测算法基于深度学习的人脸特征提取算法利用卷积神经网络（CNN）对人脸进行特征提取，通过全连接层将特征进行组合和编码，得到人脸的特征向量。
基于传统机器学习的人脸特征提取算法利用图像处理技术，提取人脸的特征表示，如Gabor滤波器、LBP等，通过分类器进行人脸和非人脸的分类。
人脸识别技术(PPT46页)
、扭曲、截取等图像干扰。 ❖ 色偏调整 ❖ 抗明暗特征提取算法 ❖ 抗放缩特征提取算法 ❖ 图像尺寸的自动调整 ❖ 抗旋转的特征提取算法 ❖ 抗扭曲的特征提取算法 ❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
▪ (5) 海量图像文件快速算法。分为两部分，一部分是海量图像
❖…
▪ (3) 当前的人物特征与数据库中的人物特征比较。即将当前的
图像的人物特征与数据库中的人物特征进行检索比对。上述的 人物特征可以一定程度上抵抗光线、皮肤色调、色偏、倾斜、 扭曲等变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中识 别出相似的人。 ❖ 特征比对算法
❖…
我们的目标--基于人物的人脸识别
人脸识别技术简介与研发进展
2014年3月
目录
▪ 项目概述 ▪ 系统概述 ▪ 关键技术 ▪ 系统设计 ▪ 项目进展
项目概述
▪ 近年来，社会犯罪率呈逐年升高的趋势，给广大公安人员
侦破案件增加了难度。
▪ 由于罪犯群体不断扩大，要人工在数以百万计的人员照片
数据库中找出犯罪嫌疑人，不仅费时费力，还有可能造成 遗漏等情况，破案的效率大打折扣。
返回相似的图片
抽取和比对人物的 人脸、人身特征
输入图像 特征比对
特征提取
人脸、人身信息数据库
建立人物特征数据库的流程图
图像分割
准备导入图像库的图片
特征提取
数据存储
人脸、人身信息数据库
软件模型
面向技术人员： - 图像数据库的管理 - 人物特征数据管理 - 软件参数设置 - 软件运维
数据模型设计模式 1) 图像数据结构 2) 人物特征数据结构 3) 日志数据结构 4) …
人脸识别系统介绍.ppt
人脸识别系统—系统特点
人脸具有唯一性和不易被复制的良好特性，为门禁的身份鉴别提供了必要的前提，有如下特点 :
非强制性
无需用户专门配合，几乎可以在无 感知的状态下就可获取人脸图像
并发性
实际应用时，可以进行多个人脸的 分拣、判断及识别
非接触性
用户不需要和设备直接接触就能获 取人脸图像
视觉特性
符合人们的认知习惯，有“以貌识 人” 的视觉特性
第二章
? 市场分析 ? 系统架构 ? 系统适用场景 ? 系统主要技术指标 ? 系统功能
第三章
? 产品技术指标 ? 系统配置 ? 工程施工方案 ? 常见问题 ? 异常状况处理
人脸识别系统--工作原理
工作原理
人脸识别门禁工作原理 先进行人员 图像采集 ，从视频流中或图像中检测人脸和 定位人脸 ，并对图像进行噪 声过滤等 预处理 ，然后完成人脸 特征提取 ，输出识别的人脸特征点结果跟门禁系统 中的人脸资料库比对，符合则认证成功，允许通行
人脸识别系统—主流算法
主流算法
特征点算法， 是当前人脸识别门禁主流算法之一，表征特征利用人脸图像的灰度信息，通 过一些算法提取全局或局部特征（通常提取约 100个特征点） 即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及 人脸各部件轮廓点等，如下图所示
人脸识别系统—系统主要技术指标
1
98
2
10000
3
1
4
0.1
人脸识别率
人脸注册数量
识别响应时间
环境照度适应
核心技术指标之一，通常 核心技术指标之一，通常 核心技术指标之一，通常 核心技术指标之一，要求
要求高于98%以上
要求10000以上
智能人脸识别系统智能科技PPT模板
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解决方案概述
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人脸识别终端支持多种识别方法的结合：除了人脸识别外，还支持声纹、音视频对讲、RFID/NFC卡、身 份证识别等其他识别方法一起提供定制解决方案
基于人脸识别的智能人脸门禁系统设计与实现
基于人脸识别的智能人脸门禁系统设计与实现人脸识别技术是基于生物特征识别的一种先进技术，近年来得到了广泛应用。
智能人脸门禁系统是一种基于人脸识别技术的安全门禁系统，该系统通过识别人脸进行身份验证，从而实现自动开关门等功能。
本文将介绍智能人脸门禁系统的设计与实现。
一、系统设计1. 系统组成智能人脸门禁系统由以下几个主要组成部分构成：- 人脸图像采集模块：负责采集人脸图像- 人脸特征提取模块：通过图像处理算法提取人脸特征- 人脸识别模块：将提取的人脸特征与已有数据库进行比对- 门禁控制模块：根据识别结果控制门的开关- 人机交互界面：提供用户与系统的交互界面2. 系统工作流程智能人脸门禁系统的工作流程如下：- 系统初始化：开启系统，初始化各个模块- 人脸采集：通过摄像头采集人脸图像- 人脸特征提取：对采集到的人脸图像进行图像处理，提取人脸特征- 人脸识别比对：将提取到的人脸特征与已有数据库进行比对，判断是否为合法用户- 门禁控制：根据识别结果控制门的开关- 系统属性更新：将未知用户的人脸特征加入数据库，更新数据库信息二、系统实现1. 人脸图像采集模块人脸图像采集模块是智能人脸门禁系统的入口，主要负责采集人脸图像。
该模块通常使用摄像头进行图像采集，并通过相机接口获取摄像头采集到的图像数据。
2. 人脸特征提取模块人脸特征提取模块通过图像处理算法对采集到的人脸图像进行处理，提取出与个体身份相关的特征信息。
常见的人脸特征提取算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
3. 人脸识别模块人脸识别模块将提取出的人脸特征与已有数据库进行比对，判断是否为合法用户。
常用的人脸识别算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
该模块通常需要预先录入合法用户的人脸信息，并进行数据库管理。
4. 门禁控制模块门禁控制模块根据识别结果控制门的开关。
当识别结果为合法用户时，该模块发送开门信号，门禁系统开启；否则，拒绝开门。
基于人脸识别的智能门禁系统设计
基于人脸识别的智能门禁系统设计第一章：前言随着科技的不断发展，人们对于安全性的需求也越来越高。
传统的门禁系统已经不再能够满足现代人的需求，所以基于人脸识别的智能门禁系统应运而生。
在这篇文章中，我们将会探讨基于人脸识别的智能门禁系统设计。
第二章：人脸识别技术人脸识别常用的有两种技术：基于2D图像的人脸识别和基于3D深度信息的人脸识别。
基于2D图像的识别方法通过获取图像中人脸的特征点和纹理特征，识别目标人脸。
而基于3D深度信息的方法则是通过深度相机等设备获取人脸3D信息，对目标人脸进行识别。
基于2D图像的人脸识别技术常用的算法有：LBP、PCA、Gabor、SIFT、SURF等。
而基于3D深度信息的人脸识别常用的算法有：Kinect Fusion、Structured Light等。
第三章：智能门禁系统设计智能门禁系统主要由以下组件组成：摄像头、嵌入式设备、云端数据等。
1. 摄像头摄像头是智能门禁系统的核心组成部分，它需要支持高清图像捕捉、红外夜视、宽动态范围等功能。
并且需要将捕捉到的视频流传输到嵌入式设备中进行处理。
2. 嵌入式设备嵌入式设备主要是处理从摄像头获取到的视频流，进行图像处理识别等操作。
它需要具备低功耗、高性能、可扩展性、稳定性等特点。
3. 云端数据用户的信息需要被存储在云端，这个过程需要借鉴用户端的租户管理技术。
同时云端也应该支持智能分析和数据挖掘，从而提高门禁系统的安全性。
第四章：系统实现门禁系统的实现涉及到硬件和软件两个方面的内容。
硬件方面需要选择高清晰度的摄像头，嵌入式系统的开发板，以及相对应的网络通信模块，同时还需要需要设定运行以及存储门禁系统的设备。
在软件方面，需要实现模型训练、人脸检测、特征提取、特征匹配等算法，其中人脸检测和特征提取是最基础的算法，模型训练是针对不同用户在使用系统前进行的处理，同时还需要负责将识别后的结果传输到门禁设备进行门禁控制。
最终，通过硬件和软件的完美结合，实现基于人脸识别的智能门禁系统。
基于人脸识别的智能门禁系统设计
2、外部测试
外部测试主要测试系统的安全性、可行性和推广策略。安全性测试包括对系统 的密码保护、数据传输安全等进行测试；可行性测试考察系统在实际环境中的 运行效果；推广策略测试则评估系统的市场推广效果和用户接受度。
五、结论
基于人脸识别的智能门禁系统设计是一项涉及多领域的综合性任务，需要考虑 用户界面设计、算法设计、硬件设计和软件设计等多个方面。在实现过程中， 需要注重用户注册、登录、权限管理和异常处理等核心功能的实现及测试。通 过内部测试和外部测试的双重保障，确保系统的稳定性和安全性，同时评估系 统的市场推广效果和用户接受度。随着科技的不断发展，未来智能门禁系统将 越来越普及，其应用前景十分广阔。
一、引言
人脸识别技术是一种利用计算机视觉技术对人类面部特征进行分析，从而识别 个体身份的一种方法。相较于传统的门禁系统，基于人脸识别的智能门禁系统 具有更高的安全性和可靠性。这种技术可以有效地防止非法入侵，保护家庭安 全，同时也简化了出入流程，提高了生活便利性。
二、系统设计
1、用户界面设计
基于人脸识别的智能门禁系统需要设计一个简洁明了的用户界面。用户界面应 包括登录页面和用户信息管理页面。登录页面应提供摄像头采集图像的区域， 以便用户进行人脸识别。用户信息管理页面需提供方便快捷的用户信息查看和 编辑功能。
2、算法设计
系统需要设计高效的特征提取和匹配算法，以确保人脸识别的准确性和快速性。 特征提取算法应对人脸图像进行特征提取，得到一组特征向量。匹配算法则将 提取的特征向量与人脸库中的特征向量进行比较，以确定是否匹配。
3、硬件设计
智能门禁系统的硬件应包括主板、摄像头、传感器等。其中，主板为人脸识别 算法的运行提供计算能力，摄像头用于采集面部图像，传感器则用于检测门的 开关状态和人体温度等。
基于人脸识别技术的门禁系统实现
基于人脸识别技术的门禁系统实现门禁系统是现代化社会下一个不可或缺的存在，其可以通过安装在单位、学校、机场、住宅等地方，对人群进行进出管控，确保场所的安全和秩序。
传统的门禁系统多采用卡片或密码的方式进行识别，然而这些识别方式容易遭到黑客攻击，不安全也不便捷。
随着科技进步，人脸识别技术应运而生，成为门禁系统中更加安全、可靠、高效的识别方式。
一、人脸识别技术的发展随着计算机图像处理技术和面部识别算法的进步，人脸识别技术得到了快速的发展。
人脸识别技术是一种通过计算机图像处理、人工智能等手段，对人的面部图像进行分析、提取和比对的技术，其目的在于将面部特征转化为数字信号，以实现对人的身份识别和监控。
现代人脸识别技术主要分为以下几类：基于特征的人脸识别技术、基于图像的人脸识别技术、基于三维人脸模型的人脸识别技术、基于深度学习的人脸识别技术等。
基于特征的人脸识别技术采用特征提取算法来分析人脸图像，其中主要算法包括欧拉变换、非线性变换、线性判别分析等。
基于特征的人脸识别技术能够对不同人脸的不同特征进行分析，并通过计算各特征之间的差异，以实现对人脸的识别。
基于图像的人脸识别技术采用人脸图像的整个像素进行匹配分析，其主要算法包括PCA算法、LDA算法等。
这些算法通过对人脸图像的像素进行分析，在像素的取值范围内寻找相似度高的图像，以实现对人脸的识别。
基于三维人脸模型的人脸识别技术则采用三维人脸模型，通过深度学习等手段分析各种面部的三维信息，以实现对人脸的识别。
与基于图像的人脸识别技术相比，基于三维人脸模型的人脸识别技术能够通过三维图像分析对人脸进行更加准确地比对和分析。
基于深度学习的人脸识别技术则是基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型进行训练，以便实现对人脸的识别。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的人脸识别技术已成为了人脸识别技术的发展趋势之一。
二、基于人脸识别技术的门禁系统实现传统的门禁系统多使用卡片或密码进行识别，难以避免被人盗刷、偷走等情况，而人脸识别技术则将基于人体本身的生理特征，让进出门的人在门口与门禁系统内的相机进行一张相应人工智能系统的人脸图像进行比对。
校园出入人脸识别系统解决方案课件讲解课件
系统分析
人脸考勤功能
-人脸考勤功能
➢ 支持人脸识别考勤功能。 ➢ 可根据需求定制考勤功能模块。 ➢ 支持人脸识别信号输出功能，可与
第三方平台连动。 ➢ 可根据需求制定实现如学生上课期
间外出预警；学生晚归、未归报 警；宿舍未出报警。
系统优势
领先的识别算法
-领先的识别算法
首位命中率95%
30万底库布控
人脸左右偏移75°
98% 人脸抓拍率
人脸俯仰60°
100 张同画面人脸抓拍
1亿 静态库管理，级联支持100亿人口管理
智能感知、深度学习和视频语义结构化技术，进行人脸图片查询，实现秒级检索、快速响应，对于 侧脸、戴墨镜、戴口罩等伪装行为均可进行精确识别。 识别算法：多层次的神经网络深度学习算法，人行通道抓拍率超过98%，可同时抓拍画面内100个 以上人脸，技术业内领先。 高识别率：30万底库布控，首位命中可达到95%以上。 适应性强：人脸俯仰角正负60度，左右偏转和旋转角正负75度仍可检出。 多层次的神经网络深度学习算法，人行通道抓拍率超过98%，可同时抓拍画面内100个以上人脸， 30万底库布控，首位命中可达到95%以上，人脸俯仰角正负60度，左右偏转和旋转角正负75度仍 可检出。
非接触
快速
四大优势
并发
准确
司法需求
背景介绍 传统监控，人工翻看录像
耗费大量警力 错过追捕机会
案例：2012年周克华持枪杀人案，出动3000警力反复看视 频，最终找到线索破获
-社会需求
背景介绍
出入卡口需求
-社会需求
现有核查手段，无法在不干扰群众自由通行的情况下，快速辨别身份
背景介绍
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人脸识别考勤方案拓扑图
门禁管理软件
人脸识别门禁管理系统，人脸身份验证与复杂访问控制权限管理双重结合，极大强化出 入口安全管理级别。采用无可否认、替代的人脸作为人员身份的唯一标识，融合指纹, 远距离RFID以及非接触式ID/IC卡, 第二代身份证等技术，能够精确识别进出通道每一个 人的身份信息。辅以 完善门禁系统，支持限时访问，多级授权，多重验证，联合控制等 管理方式，满足各种区域出入口控制的需要。
•从应用角度看，人脸确认可应用于自动门禁系统、身份证件的鉴别、银行ATM取款机、 家庭安全及公安刑侦追逃等领域。
行业背景
国外发展概况 美国国防部高级研究项目署，利用半自动和全自动算法，它需要人工或自动指出图像中
人的两眼的中心坐标，然后进行识别。在机场开展的测试中，系统发出的错误警报很多。
国内发展概况 2005年1月18日，由清华大学电子系人脸识别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家
人脸识别门禁方案拓扑图
人脸识别考勤机
“辨脸通”人脸识别考勤机包含天才系列（G1、G3）；精英系列（E5、E10）等众多产品， 单机纯人脸识别人数最高可达1000人，适合各种不同场合、不同精度要求的考勤应用。辨脸 通考勤机配置强劲的处理器，识别速度快，识别效果好，支持不同容量的模板，环境适应性 行业内遥遥领先。应用时不受企业员工身高、打扮、环境及管理模式差异影响，在考勤机应 用市场成为引领潮流的明星产品辨脸通考勤机可支持人脸识别、卡+人脸识别、工号+人脸识 别等多种识别模式，独立完成所有考勤应用。
"十五"攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定。鉴定委员会认为，该 项技术处于国内领先水平和国际先进水平。
识别过程
视频采集 人脸区域定位
眼睛的定位
嘴巴的定位
特征区域定位
人脸识别
行业背景 1.人脸区域定位过程
a.图片载入
b.光线补偿
c.肤色提取
d.图像膨胀
e.图像腐蚀
f.去除非脸
g.区域定位
基于人脸识别的 门禁系统
• 汇报人：小某某
• 汇报时间：2021年XX月XX日
行业背景
•人脸识别是基于生物特征识别技术的身份认证中最主要的方法之一。基于人脸识别的 自动身份认证具有重要的理论意义和应用价值。
•它与指纹、视网膜、基因等其他人体生物特征识别相比，人脸识别具有非侵犯性以及 直接、友好和方便的特点，它是人们最容易接受的一种身份鉴别方式。
本系统采用了目前最先进的人脸检测与识别技术，具有人脸获取隐蔽，识别速度快，检测与 识别率高，鲁棒性好、安全性高和实用方便等优点，可广泛应用于家庭安全监控、办公室安 全监控、通道监控等诸多方面，推广的应用前景领域遍及家庭、办公、军队、政法、银行、 物业、海关、互联网等。
恳请各位批评指正
PLEASE GIVE ME AS MUCH CRITICISM AS POSSIBLE
访客管理软件
人脸访客管理系统在现有的访客管理功能上不需要人力管理模式上的变动，只需一次低成本 投入即可带来长期的效益。利用先进的计算机技术最大限度的提高登记速度以及更加准确的 把来访人员的详细信息记录下来，配合一流的人脸识别模块大大提高来访人员的识别度，同 时实现科学管理手段使管理人员可以随时调用数据库，对信息进行查询、统计、列表打印等 功能。 系统在设备上采用二代证阅读跟证件扫描一体机，将这两个设备整合在一起，使其体积更小 功能更强大而且更加美观！扫描仪采用OCR识别技术，实现了OCR识别与识读的完整化设计。 不但可以直接非接触式地识读二代身份证芯片信息，还可以识别多种证件信息，真正实现各 种证件的电子化自动录入。
办公室人脸识别门禁系统
办公室人脸识别门禁系统 办公室人脸识别门禁系统, 随着人脸识别这一生物识别技术的成熟和稳定，“辨脸 通”人脸识别产品的应用也越来越广泛，考勤和门禁这两种众所周知的应用更加 广泛也是办公楼、写字楼场所为安全所设立的一项技术。
功能特性
门禁终端：检测、采集、存储、识别人脸，通过RS485接口输出开锁指令和门铃信号，通过 TCP/IP网络接口联网。嵌入式可脱机运行。 门禁控制器：接收终端发出的开锁指令和门铃指令，转换为驱动电控门锁开/关的控制信号， 或门铃控制信号。 电 控 锁：响应控制器输出的开锁信号，以控制门打开或关闭。 出门按钮：用户出门时不需身份验证，直接按钮开锁。 门铃：系统可选设备，在终端按门铃按键进行响铃提示有访客。 网络设备：交换机、路由器等构成计算机网络的必需设备。可选，只有搭建联网管理的门禁 系统才需要网络设备。
行业背景 2.眼睛、嘴巴定位过程
a.灰度化
b.ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ度拉伸
e.去非特征
f.眼睛定位
c.直方图
d.二值化
g.嘴巴定位
h.区域定位
行业背景 3.特征、信息提取
特征提取
信息提取
行业背景 4.识别过程
归一化
识别
人脸识别基本原理
应用前景
公共安全——公安刑侦追逃、罪犯识别、边防安全检查 ！ 信息安全——计算机和网络的登录、文件的加密和解密 ！ 场所进出——军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理 ！ 证件鉴别——身份证、护照、学历证明的真伪鉴别 ！
会议签到软件
人脸会议签到系统是为了实现各企事业单位所召开会议的签到数据采集、数据统计和信息查 询过程自动化，实现会议管理自动化专门研制的所开发的智能会议签到系统。只需通过人脸 识别机终端区域，可快速同时完成多人会议签到操作。它方便了参会人员的出席签到、会议 管理人员的统计和查询；为有效地掌握、管理参会人员出入和出席情况提供了轻松的解决方 案。 科技自主研发的人脸识别技术Face Image+V4.0精确分析人脸特征，签到的同时进行人脸抓 拍与识别，人脸作为与会人员身份不可捏造，替换的绑定特征，大大加强与会人员的身份验 证，提高会议人员管理的实效。