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延邊人行通道閘系統(tǒng)價(jià)格-冠宇現(xiàn)代
濟(jì)南冠宇智能科技有限公司
- 區(qū)域：中國(guó)山東濟(jì)南濟(jì)南市經(jīng)營(yíng)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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- 有效期至：長(zhǎng)期有效
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山東智能道閘,濟(jì)南車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng),人臉識(shí)別門(mén)禁 系統(tǒng)難點(diǎn)人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)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(shí)別系統(tǒng)的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來(lái)的。相似性不同個(gè)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(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類(lèi)個(gè)體是不利的。易變性人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過(guò)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(jué)圖像也相差很大，另外，人臉識(shí)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(shí)別中，類(lèi)的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類(lèi)的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢源硗粋€(gè)個(gè)體。通常稱(chēng)類(lèi)變化為類(lèi)間變化（inter-class difference），而稱(chēng)第二類(lèi)變化為類(lèi)內(nèi)變化（intra-class difference）。對(duì)于人臉，類(lèi)內(nèi)變化往往大于類(lèi)間變化，從而使在受類(lèi)內(nèi)變化干擾的情況下利用類(lèi)間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。
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(hù)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(hù)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(lèi)的方法，它把一些比較弱的分類(lèi)方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類(lèi)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(lèi)器)，按照加權(quán)的方式將弱分類(lèi)器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類(lèi)器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類(lèi)器，有效地提高分類(lèi)器的檢測(cè)速度。
人臉圖像特征提取人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱(chēng)人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類(lèi)：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸?lèi)的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特征，這些特征被稱(chēng)為幾何特征。基于知識(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
