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鎮(zhèn)江景區(qū)通道閘-冠宇現(xiàn)代-景區(qū)通道閘價格
濟南冠宇智能科技有限公司
- 區(qū)域：中國山東濟南濟南市經(jīng)營模式：生產(chǎn)加工
- 地址：山東省濟南市歷城區(qū)大橋路西側(cè)零點物流以北濟南電子商務物流園2-312號
- 主營：智能道閘,車牌識別系統(tǒng),人臉識別系統(tǒng),廣告門,門禁系統(tǒng)
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- 產(chǎn)品品牌：冠宇現(xiàn)代
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- 包裝說明：不限
- 物流說明：貨運及物流
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- 有效期至：長期有效
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山東智能道閘,濟南車牌識別系統(tǒng),人臉識別門禁傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們熟悉的識別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術(shù)還遠不成熟，識別效果不盡人意。迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了的識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。這項技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没?。人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的性和不易被的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：非強制性：用戶不需要專門配合人臉采集設備，幾乎可以在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強制性”；非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；
并發(fā)性：在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別；
識別數(shù)據(jù)人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關的數(shù)據(jù)，用來驗證算法，不斷提高識別準確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數(shù)據(jù)等。配合程度現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。
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(nèi)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(jié)構(gòu)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(xiàn)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。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。
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