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供應(yīng)信息
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- 產(chǎn)品品牌:冠宇現(xiàn)代
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- 價格說明:議定
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- 物流說明:貨運及物流
- 交貨說明:按訂單
- 有效期至:長期有效
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景區(qū)通道閘定制-日照通道閘定制-冠宇現(xiàn)代:
山東智能道閘,濟南車牌識別系統(tǒng),人臉識別門禁 系統(tǒng)難點人臉識別被認為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識別系統(tǒng)的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。相似性不同個體之間的區(qū)別不大,所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似,甚至人臉的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的,但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。易變性人臉的外形很不穩(wěn)定,人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情,而在不同觀察角度,人臉的視覺圖像也相差很大,另外,人臉識別還受光照條件(例如白天和夜晚,室內(nèi)和室外等)、人臉的很多遮蓋物(例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等)、年齡等多方面因素的影響。在人臉識別中,類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個體的標(biāo)準的,而第二類的變化應(yīng)該消除,因為它們可以代表同一個個體。通常稱類變化為類間變化(inter-class difference),而稱第二類變化為類內(nèi)變化(intra-class difference)。對于人臉,類內(nèi)變化往往大于類間變化,從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀60年代,80年代后隨著計算機技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高,而真正進入初級的應(yīng)用階段則在90年后期,并且以美國、德國和日本的技術(shù)實現(xiàn)為主;人臉識別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有的核心算法,并使識別結(jié)果具有實用化的識別率和識別速度;“人臉識別系統(tǒng)”集成了人工智能、機器識別、機器學(xué)習(xí)、模型理論、系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術(shù),同時需結(jié)合中間值處理的理論與實現(xiàn),是生物特征識別的應(yīng)用,其核心技術(shù)的實現(xiàn),展現(xiàn)了弱人工智能向工智能的轉(zhuǎn)化。
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(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時,采集設(shè)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(yù)處理,即在圖像中準確標(biāo)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(xué)習(xí)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(xùn)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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