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              發(fā)布時(shí)間:2021-03-21 20:43  






              (1) 快速識(shí)別,海量存儲(chǔ),語(yǔ)音提示

              真正動(dòng)態(tài)圖像人臉識(shí)別算法,快 0.2 秒判定是否本人,本地支持 3000 個(gè)白名單模板,100 萬(wàn)個(gè)黑名

              單模板 0.2-2 秒/人、本地存儲(chǔ)結(jié)果 1000 萬(wàn)條,,數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 30 天(選配大容量硬盤(pán)


              (2) 具有多種工作模式可供選擇,刷臉識(shí)別開(kāi)門、人證合一身份驗(yàn)證開(kāi)門,且閘機(jī)工作模式可通過(guò)。組合多種識(shí)別模式滿足不同場(chǎng)景使用需求。配合語(yǔ)音播報(bào),讓識(shí)別者易操作、快速通過(guò)。


              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)鍵在于是否擁有尖1端的核心算法,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專業(yè)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1新應(yīng)用,其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn),展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)1人工智能的轉(zhuǎn)化。




              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(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)。




              人臉圖像預(yù)處理:對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果,對(duì)圖像進(jìn)行處理并終服務(wù)于特征提取的過(guò)程。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(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言,其預(yù)處理過(guò)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、歸1一化、幾何校正、濾波以及銳化等。




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