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人证合一识别系统应用方案
发布时间:2017-6-22   发布者:成都圣博润

行业背景
    随着互联网技术的不断发展,网络化、智能化、安全化、多样化已成为各行业的发展趋势。为了进一步提高社会的安全管理,准确核验持证人的身份信息,有效堵塞人证管理漏洞,人证合一识别技术的推行已经是势不可挡。


    人证合一识别技术是人脸识别技术和二代证识别技术的有机结合,通过识别证件上的人头像等基本信息与现场采集的人脸进行识别比对,由此甄别持证人和证件是否为同一身份,能高效避免仅凭工作人员肉眼识别带来的不足。且人脸又是人类自身携带,难以伪造,不会丢失的身份证明,因此人证合一识别更是提高社会安全的一份屏障。


产品简介
    人证合一识别系统是通过在本地对证件内信息进行自动读取、同时对人脸进行自动检测抓拍,实现证件内照片特征和实时人脸照片特征进行比对识别,来辨别是否是持证人本人。识别速度快(小于1秒),识别精度高(公开人脸库上测试准确度在99%以上),对不同的光照和人脸姿势具有自识别和适应性。识别结果可以作为凭证进行打印输出,实时记录比对结果并能一键导出对应数据,便于汇总分析。


技术原理
    近年来,深度学习因其出色的性能,被广泛的应用于模式识别中,有关深度学习的研究也飞速发展。基于深度学习的识别算法已经被证明在人脸识别领域比传统的人脸识别算法具有更高的精度。与传统方法相比,利用神经网络的方法提取人脸特征,使复杂的特征提取工作更加简单,同时能够学习到人脸图像中的一些隐性规律和规则。神经网络并行的方式处理信息,速度较快,耗时较小,识别效率更高。
    基于深度学习的人脸识别流程如下:

    一个完整的人脸识别系统的基本组成如上图中所示。在图中,首先通过人脸检测分类器将人脸图像从视频或者图像的背景中分离出来,然后再对分离出的人脸图像进行人脸对齐和人脸图像预处理,进行人脸对齐和预处理的目的是去除图像中的不相关信息,准确定位人脸部分,使图像细节更明显,进一步提高人脸图像的特征提取、匹配和识别的可靠性;然后进行特征提取,在智能人脸身份核验比对系统中,提取证件照和现场持证人的人脸特征并进行特征比对,得到特征相似度。

 

拓扑结构图

产品优势
Ø 智能人脸识别,告别人工漏洞
    通过读取的二代证内身份证照片与现场人脸比对,有效验证是否是持证人本人,彻底告别人工核查的方式,有效弥补人工核查漏洞;


Ø 身份验证,辨别真伪
    居民身份证阅读器能快速准确采集身份证内基本信息,身份真伪辨别,人证合一识别系统支持与身份证阅读器连接使用,双重安全保障;
Ø 一对一精确比对,快速识别
    一对一人证比对,识别快,采集准,1秒比对并显示结果;
Ø 全新算法,精确识别
    采用最新的深度神经网络技术,人脸识别算法基于国际LFW人脸识别数据库进行测试,准确率高达99.6%;
Ø 丰富功能,轻松办公
    丰富的软件功能,人机界面友好,具有可查看比对和读取过的信息,同时可对数据进行查询、删除、打印、导出、导入、备份等多种功能操作;
Ø 增强光线适应度,提高人脸识别率
    在光照和人脸姿态表情方面具有一定的鲁棒性;

 

软件界面

 

人证识别流程

 

应用领域
公证处:公证资料、身份证信息的真实性验证等;
金融:银行、股票、期货交易身份验证等;
教育:考生身份验证,协助考务人员判定考生身份的真实性;
出行:办理搭乘飞机,火车手续(购买机票,车票和进站)时;以及在景区通道验证人证是否一致;
企业:大中型厂矿企业、企事业单位招聘、人员管理身份验证;
住宅:如人脸识别门禁考勤系统,人脸识别防盗门等。

 

 

 

 

 

 

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