 
	| 发布时间: 2019-12-28 | 交付方式: server+client+devices | 服务方式: 线下 | 
| 升级方式: 定制 | 售后周期: 360天 | 
该系统包括:识别前端设备(含显示器、摄像头、RS485、NFC读卡器、补光灯、POE供电模块等);人脸注册系统(含图片注册、视频注册);人脸信息管理系统(含用户管理、人脸信息管理、设备管理、设备授权);API管理系统(含用户注册、人脸注册、人脸信息获取接口)。
模式可选择在线实时识别或离线识别,需要对前端设备进行定制,前端可对门禁、闸机等设备进行控制,后端进行数据处理和信息推送。
单机版识别套件可以通过左图中的设备完成人脸的注册、识别和数据回传功能,体积小巧,功耗低,适合桌面级别的人脸应用场景。
服务器版包括完整的用户管理、人脸管理单元,系统提供标准的b/s架构API接口(RESTFUL)使得二次开发更容易,对各种前端设备和语言兼容性极好,灵活部署,最多支持65536个设备在线。
Developing documents
Title:Face recognition system documents
website: http://www.upare.com
Author: Hallwann
Email: webmaster@howwant.com
Codes:
 0:Success
 1:Unknown error
 2:invalid parameter
 3:Engine unsuppored
 4:Memery error
 5:Bad state
 6:User cancled
 7:Expired
 8:Pause
 9:Buffer Overflow
 10:Buffer Underflow
 11:Disk space low
 12:Compoent not exsit
 13:Member global data not exist
 28672:SDK error
 28673:Invalid APPID
 28674:Invalid DETECTKEY 
 28675:APPID & DETECTKEY do not match
 28676:Invalid SDKKey 
 28677:System version unsupported
 28678:Licence expired
 69632:PhotoStyling error
 69633:Invalid engine handle
 69634:Invalid memery manager handle
 69635:Invalid device id
 69636:Deivce id unsupported
 69637:Invalid model handle
 69638:Invalid model size
 69639:Invalid image handle
 69640:Image format unsupported
 69641:Invalid image parameters
 69642:Image size too large
 69643:CPU unsupport AVX2
 73728:Face recognition base error
 73729:Invalid memory infomation
 73730:Invalid face recognition image information
 73731:Invalid face information
 73732:No GPU avilable
 73733:Feature level mismatched
 9001:Device permission denied
 9002:You need post parameters
 9003:Serial number or device name post error
 9004:Device name and the serial number mismatched
 9005:Incomplete parameters submitted
 9006:No faces detected
 9007:Internal function submission error
 9111:The image can to be coverted to BGR24
 9112:The image can to be coverted to NV21
 9113:Fail to read file
 9114:Memery error
 9115:Function parameter acquisition error
 9116:Fail to initialize face detector engine
 9117:Fail to initialize face feature engine
 9118:Fail to initialize face age engine
 9119:Fail to initialize face gender engine
 9120:Fail to initialize face match engine
 9121:Static face detected Error
 9122:Static feature caught Error
 9123:Static age estimated Error
 9124:Static gender estimated Error
 9125:Static face matched Error
APIS:
API:/faces/api/token
 Flag:token
 Method:post
 Usage:Post devices names and serial numbers to get the current token
 parameters: 
 (string)deviceName
 (string)sn
 return:(json){“flag”:”token”,”code”:0,”token”:”1f3568b85a11dbc4ae0eddf2b6c88c237fbb2d37”}
 remarks:Every time you post to server need to get a new token
API:/faces/api/faceDetect
 Flag:facedetect
 Method:post
 Usage:Get the face and its coordinates & angle in the photos you posted
 parameters: 
 (string)token
 (file)image
 return:(json){“flag”:”facedetect”,”code”:0,”faces”:1,”faceContent”:[{“id”:0,”left”:132,”top”:702,”right”:876,”bottom”:1446,”angle”:1}]}
 remarks:angle=1: 0 degree; angle=2: 90 degree; angle=3: 90 degree; angle=4: 180 degree; angle=5: 30 degree; angle=6: 60 degree; angle=7: 120 degree; angle=8: 150 degree; angle=9: 210 degree; angle=10: 240 degree; angle=11: 300 degree; angle=12: 330 degree
API:/faces/api/faceAge
 Flag:faceage
 Method:post
 Usage:Estimate age by face in image
 parameters: 
 (string)token
 (file)image
 (int)left
 (int)top
 (int)right
 (int)bottom
 return:(json){“flag”:”faceage”,”code”:0,”age”:22}
API:/faces/api/faceGender
 Flag:facegender
 Method:post
 Usage:Estimate gender by face in image
 parameters: 
 (string)token
 (file)image
 (int)left
 (int)top
 (int)right
 (int)bottom
 return:(json){“flag”:”facegender”,”code”:0,”gender”:0}
 remarks:gender 0=male,gender 1=female, gender -1=unknow
API:/faces/api/faceFeature
 Flag:facefeature
 Method:post
 Usage:Get the picture’s faces feature data(base64)
 parameters: 
 (string)token
 (file)image
 (int)left
 (int)top
 (int)right
 (int)bottom
 return:(json){“flag”:”facefeature”,”code”:0,”feature”:”ry6D1Oh5CldK2naH2v8”,”featureSize”:123}
API:/faces/api/faceRecognize
 Flag:facerecognize
 Method:post
 Usage:Matching two features(base64)’ data to obtain confidence
 parameters: 
 (string)token
 (string)pending
 (string)original
 return:(json){“flag”:”facerecognize”,”code”:0,”score”:0.848038}
 remarks:Confidence level >=0.6:match,else not match
API:/faces/api/getDbs
 Flag:getDbs
 Method:post
 Usage:Get array of current device’s faces database
 parameters: 
 (string)deviceName
 (string)deviceSN
 (string)token
 return:(json){‘Flag’:’getdbs’,’code’:’codes’,’message’:’messages’,names:[{‘name’:’name1’,’username’:’username1’,’faceData’:’facedata1’,’picUrl’,’picurl1’},{‘name’:’name2’,’username’:’username2’,’faceData’:’facedata2’,’picUrl’,’picurl2’},…]}
API:/faces/api/regFace
 Flag:regFace
 Method:post
 Usage:Put the uploaded picture’s characteristic points in to datebase (For Mobile phone applications)
 parameters: 
 (string)deviceName
 (string)deviceSN
 (string)username(unique)
 (string)faceName
 (string)picBase64(base64)
 (string)faceData(base64):The face’s characteristic points to base64 type
 return:(json){“flag”:”regFace”,”code”:0}
API:/faces/api/clinetFeedback
 Flag:clinetfeedback
 Method:post
 Usage:Clients/devices upload the recognized face inforamtion to the server
 parameters: 
 (string)deviceName
 (string)deviceSN
 (string)faceName
return:(json){“flag”:”clinetfeedback”,”code”:0}
API:/faces/api/clinetWebResult
 Flag:clinetwebresult
 Method:post
 Usage:Get clients/devices recognzition results
 parameters: 
 (string)deviceName
 (string)deviceSN
return:(json){“flag”:”clinetwebresult”,”code”:0,”faceName”:”admin”,”time”:1550563890}
本项目可将两个文件家的不同时期的人像一一匹配
本项目提供搭建直播服务的源代码和发行版本的软件,支持跨windows, linux, macos操作系统。
该系统包括:识别前端设备(含显示器、摄像头、RS485、NFC读卡器、补光灯、POE供电模块等);人脸注册系统(含图片注册、视频注册);人脸信息管理系统(含用户管理、人脸信息管理、设备管理、设备授权);API管理系统(含用户注册、人脸注册、人脸信息获取接口)。
该程序部署于Windows环境中,可同时运行多个考场,通过考生号判断考生所在考场,系统管理员设定开考时间和结束时间,时间到,则考试开始,考生可以进入系统考试,考试结束时,自动回收考生试题并关闭系统。
盛华驾校定制,为评估和反馈教师信息而设计的教师在线评价系统,用户可根据不同阶段对该阶段的教师进行打分和评价,第一阶段结束后方可进行第二阶段的教师评价,用户数据可自由导入和导出。
本项目为可通过高等院校需求进行定制,可集成学校单点登录系统,提供学生信息抽取api,认证方式为Oauth2.0,第三方系统可以根据access_token对学生基础信息和人脸特征进行抽取。
盛华驾校官方网站及报名系统,页面通过创意时间轴,将盛华建校历史表现的淋漓尽致,页面富有娱乐性和观赏性。
M WOODS由林瀚、雷宛萤(晚晚)夫妇创立于2014年10月。它地处798艺术区人流量最大的核心区域,比邻佩斯北京、常青画廊等北京重要的艺术机构。美术馆由二十世纪60年代包豪斯风格的建筑改造而成,内部简洁通透,整体布局灵活且富于变化,适于当代多样化艺术作品的集中展示。空间总面积超过2500平方米http://www.mwoods.org。
德奥达投资旗下奥迪4S店网站建设项目
北京华仁兴业科技有限公司是一家从事新型功能材料研发、生产、销售、施工应用的科技型企业,公司以北京航空材料研究院和中科院金属研究所为技术依托,具有较强的产品开发能力。 公司现主要产品有工业涂料系列和特殊功能涂料: 大气环境防腐蚀涂层体系用底漆、中间漆、面漆;机器设备表面保护装饰漆;容器、管道内壁防腐涂料;耐高温涂料等。 开发的无溶剂环氧涂料,可用于钢结构、容器、管道、混凝土等严酷腐蚀环境下的防腐。乙烯基酯树脂鳞片涂料符合电力行业标准,已在国内多家电厂获得应用。