人臉識(shí)別考勤-人臉識(shí)別-智科晶菱機(jī)電(查看)
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蘇州智科晶菱機(jī)電科技有限公司
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人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代,80年代后隨著計(jì)算機(jī)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(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期,并且以美國(guó)、德國(guó)和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主;人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有的算法,并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度;“人臉識(shí)別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種技術(shù),同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn),是生物特征識(shí)別的應(yīng)用,其技術(shù)的實(shí)現(xiàn),展現(xiàn)了弱人工智能向工智能的轉(zhuǎn)化。
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),人臉識(shí)別系統(tǒng),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,人臉識(shí)別考勤,Adaboost算法是一種用來(lái)分類的方法,人臉識(shí)別技術(shù),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。
由于視頻監(jiān)控正在快速普及,眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù),以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份,人臉識(shí)別,實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識(shí)別技術(shù)無(wú)疑是的選擇,采用快速人臉檢測(cè)技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實(shí)時(shí)查找人臉,并與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì),從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。應(yīng)用前景生物識(shí)別技術(shù)已廣泛用于、、銀行、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)、安全防務(wù)等領(lǐng)域。
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