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    更新時間:2025-11-20   瀏覽數(shù):451
    所屬行業(yè):工程機械 工程起重機械 施工升降機
    發(fā)貨地址:上海市嘉定區(qū)  
    產(chǎn)品數(shù)量:9999.00個
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    配置液晶屏 內(nèi)置后備電池 旋轉(zhuǎn)支架 數(shù)量10000 分類人臉版/記錄版/磁卡版/聯(lián)網(wǎng)版/聯(lián)網(wǎng)定制版 識別速度小于0.2S 容量默認20人,定制可達1000人 可售賣地全國 是否定做 規(guī)格齊全
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    人臉的識別過程
    一般分三步:
    (1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件,并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲存起來。
    (2)獲取當(dāng)前的人體面像。即用攝像機捕捉的當(dāng)前出入人員的面像,或取照片輸入,并將當(dāng)前的面像文件生成面紋編碼。
    (3)用當(dāng)前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當(dāng)前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人臉臉部的本質(zhì)特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化,具有強大的可靠性,從而使它可以從百萬人中地辨認出某個人。人臉的識別過程,利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動、連續(xù)、實時地完成。
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    高集成度、低功耗
    系統(tǒng)基于業(yè)界性能強的眾核處理器構(gòu)建,單臺標(biāo)準19英才IU服務(wù)器的處理性能是同等X86服務(wù)器的3倍,而功耗卻不足50W,是同等性能X86服務(wù)器的1/10。
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    技術(shù)原理:
    人臉識別內(nèi)容
    人臉識別技術(shù)包含三個部分:
    (1)人臉檢測
    面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:
    ①參考模板法
    首先設(shè)計一個或數(shù)個標(biāo)準人臉的模板,然后計算測試采集的樣品與標(biāo)準模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;
    ②人臉規(guī)則法
    由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征,所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉;
    ③樣品學(xué)習(xí)法
    這種方法即采用模式識別中人工網(wǎng)絡(luò)的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;
    ④膚色模型法
    這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。
    ⑤特征子臉法
    這種方法是將所有面像視為一個面像子空間,并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
    值得提出的是,上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。
    (2)人臉跟蹤
    面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結(jié)合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
    (3)人臉比對
    面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標(biāo)搜索。這實際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對,并找出佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法:
    ①特征向量法
    該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然后再計算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
    ②面紋模板法
    該方法是在庫中存儲若干標(biāo)準面像模板或面像模板,在進行比對時,將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進行匹配。此外,還有采用模式識別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
    人臉識別技術(shù)的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/識別算法。”這種算法是利用人體面部各及特征部位的方法。如對應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫中所有的原始參數(shù)進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。
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    的特征提取算法
    采用特的自適應(yīng)的分層特征學(xué)習(xí)算法,再現(xiàn)系統(tǒng)能針對任意的識別任務(wù)通過學(xué)習(xí)自動生成優(yōu)的特征提取,從而不斷增加新的檢索特征,具有其他系統(tǒng)無法比擬的自學(xué)習(xí)性和可擴展性。
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