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濰坊智能人行通道閘系統(tǒng)-冠宇現(xiàn)代放心選購
濟(jì)南冠宇智能科技有限公司
- 區(qū)域：中國山東濟(jì)南濟(jì)南市經(jīng)營模式：生產(chǎn)加工
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- 產(chǎn)品品牌：冠宇現(xiàn)代
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山東智能道閘,濟(jì)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(rèn)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(jìn)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(zhǔn)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(jì)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(jìn)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。
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(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗證算法，不斷提高識別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學(xué)院生物和計算學(xué)習(xí)中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學(xué)計算機與電子工程學(xué)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。
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