久久精品无码人妻无码AV,欧美激情 亚洲激情,九色PORNY真实丨国产18,精品久久久久中文字幕

您好,歡迎來到易龍商務(wù)網(wǎng)!
全國咨詢熱線:18955335780

小區(qū)人臉識別一體機(jī)定制優(yōu)選商家

【廣告】

發(fā)布時(shí)間:2020-11-17 15:39  






濟(jì)南德滿金科公司的產(chǎn)品包括:山東門禁、山東考勤、智能停車管理收費(fèi)系統(tǒng)、人行通道閘設(shè)備、電梯控制、濟(jì)南門禁、濟(jì)南考勤、路障機(jī)破胎器、智能升降柱設(shè)備,人臉識別系統(tǒng)。該法可保持用戶臉部圖像的更新,降低了臉部外形改變對識別的影響,增加了識別的準(zhǔn)確率。人臉圖像采集及檢測人臉圖像采集: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(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:人臉檢測在實(shí)際中主要用于人臉識別的預(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。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實(shí)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(qiáng)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(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。






人臉圖像預(yù)處理人臉圖像預(yù)處理:對于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果,對圖像進(jìn)行處理并終服務(wù)于特征提取的過程。如果必須要移動(dòng)考勤機(jī)的位置,比如要確保鏡頭中心點(diǎn)距離地面的高度不變。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對于人臉圖像而言,其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。




人臉識別技術(shù)的優(yōu)勢:人臉識別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。未來人臉識別的主要研究方向?qū)@目前面臨的一些問題,如人臉面部結(jié)構(gòu)的相似性、人臉的姿態(tài)、年齡變化、復(fù)雜環(huán)境的光照變化、人臉的飾物遮擋等。每個(gè)人的面孔都由額頭、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、雙頰等部位組合而成,它們之間的大致位置關(guān)系也是固定的。然而,人臉具有性,這個(gè)世界上找不出兩張完全相同的人臉,人們通常能夠根據(jù)不同面孔之間的細(xì)微差異將不同人區(qū)分開來。人臉具有相似性和易變性,不同環(huán)境、光線、角度、年齡,均會(huì)對人臉的成像產(chǎn)生變化,因此,人臉識別是生物識別領(lǐng)域困難的研究領(lǐng)域之一。人臉識別技術(shù)具有非強(qiáng)制性、非接觸性、并發(fā)性等幾大優(yōu)勢。非強(qiáng)制性:系統(tǒng)在用戶在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像,不需要專門配合;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,提取人臉特征進(jìn)行檢測;并發(fā)性:在實(shí)際應(yīng)用場景下可以進(jìn)行同時(shí)多個(gè)人臉的分揀、判斷及識別;除此之外,還有操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。




行業(yè)推薦
汤阴县| 乌什县| 高安市| 潞西市| 永吉县| 通江县| 上栗县| 门源| 阳朔县| 滦南县| 东阳市| 临沭县| 贵定县| 韩城市| 青铜峡市| 济南市| 灌云县| 曲沃县| 循化| 类乌齐县| 蓬安县| 乐平市| 托克逊县| 进贤县| 资中县| 庄河市| 嘉祥县| 杂多县| 成武县| 来宾市| 柳州市| 新兴县| 登封市| 涞源县| 香河县| 南木林县| 新建县| 新田县| 区。| 崇文区| 霸州市|