人證核驗一體機

人證合一核驗系統(tǒng)簡單來說是指人的臉部圖像與中包含的頭像進行比對核驗的系統(tǒng)，此系統(tǒng)中用到兩個核心技術，其中一個技術就是人臉識別，另外一個技術就是識別，然后通過采集人臉圖像和識讀設備采集的中頭像照片進行比對，使得二者做到有機的結合來判斷持證人與上的人是否為同一人的技術即為人證合一核驗系統(tǒng)。

人證核驗一體機的行業(yè)應用

智能人證核驗系統(tǒng)通過深度學習算法，利用攝像頭抓拍的人臉，將人臉特征與身份讀器采集的身份進行核驗比對，識別驗證本人與身份證的一致性。識別率高，認證準，適用于所有需要人證核驗的場所。

不同的應用場所應用不同功能的人證核驗識別設備，近期，某醫(yī)院的血液采集部門安裝和使用了我司的智能人證核驗軟件，所有人員均在檢測之前先進行人證合一的驗證，通過后才可進行下一步流程，該核驗軟件在進行人證識別的同時也鑒別了身份的有效性，不僅提升了實名認證環(huán)節(jié)，同時增加了數據有效性和可靠性的管理。

人臉識別一體機組成部分

人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。

人臉圖像采集及檢測

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。

主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。