人臉識別系統哪家好-濟南人臉識別系統-冠宇現代
濟南冠宇智能科技有限公司
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人臉識別系統哪家好-濟南人臉識別系統-冠宇現代
山東智能道閘,濟南車牌識別系統,人臉識別門禁 系統難點人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域困難的研究課題之一。人臉識別系統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別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。易變性人臉的外形很不穩定，人可以通過臉部的變化產生很多表情，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，室內和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。在人臉識別中，類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，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變化（intra-class difference）。對于人臉，類內變化往往大于類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。
人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主；人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智能向工智能的轉化。
識別數據人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關的數據，用來驗證算法，不斷提高識別準確性，這些數據諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經網絡人臉識別數據)、orl人臉數據庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別數據庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數據等。配合程度現有的人臉識別系統在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現有系統的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。
李經理先生
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