無(wú)錫人行通道管理系統(tǒng)-冠宇現(xiàn)代
濟(jì)南冠宇智能科技有限公司
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主營(yíng)：智能道閘,車牌識(shí)別系統(tǒng),人臉識(shí)別系統(tǒng),廣告門(mén),門(mén)禁系統(tǒng)
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產(chǎn)品詳情
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產(chǎn)品品牌：冠宇現(xiàn)代
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包裝說(shuō)明：不限
物流說(shuō)明：貨運(yùn)及物流
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有效期至：長(zhǎng)期有效
無(wú)錫人行通道管理系統(tǒng)-冠宇現(xiàn)代
山東智能道閘,濟(jì)南車牌識(shí)別系統(tǒng),人臉識(shí)別門(mén)禁
傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于可見(jiàn)光圖像的人臉識(shí)別，這也是人們熟悉的識(shí)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(shí)，識(shí)別效果會(huì)急劇下降，無(wú)法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。解決光照問(wèn)題的方案有三維圖像人臉識(shí)別，和熱成像人臉識(shí)別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識(shí)別效果不盡人意。迅速發(fā)展起來(lái)的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了的識(shí)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(guò)三維圖像人臉識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識(shí)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(lái)，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(shí)別比較人臉識(shí)別具有如下特點(diǎn)：非強(qiáng)制性：用戶不需要專門(mén)配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”；非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像；
并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別；
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)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(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)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(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。主流的人臉檢測(cè)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(lái)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(qiáng)的分類方法。人臉檢測(cè)過(guò)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(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。
人臉圖像匹配與識(shí)別人臉圖像匹配與識(shí)別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過(guò)這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的進(jìn)行判斷。這一過(guò)程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過(guò)程，另一類是辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過(guò)程。
李經(jīng)理先生
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