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              發布時間:2020-08-08 06:36  

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              主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法,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,組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權投1票的方式將弱分類器構造為一個強分類器,再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。人臉識別,是基于人的臉部特征1信息進行身份識別的一種生物識別技術。


              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。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實現人臉檢測。該理論側重于人臉實時數據的中間值處理,從而可以在識別速率和識別效能之間,達到1佳的匹配效果


              人臉識別基于一個默認成立的假設:同一個人在不同照片里的臉,在特征空間里非常接近。

              為什么這個假設默認成立,設想一下,一個棕色頭發的人,在不同光照,遮擋,角度條件下,發色看起來雖然有輕微的區別,但依然與真實顏色非常接近,反應在發色的特征值上,可能是 0 到 0.1 之間的浮動。

              深度學習的另一任務和挑戰便是在各種極端復雜的環境條件下,精1確的識別各個特征。


                人臉識別,已是人工智能浪潮中1火熱的技術之一。目前,它正大規模走出實驗室,走入各行各業,方便了生活、降低了成本、提高了效率,也因此逐漸成為人們日常生活中的“標配”。


              當下人工智能大潮中,人臉識別技術是早走向應用的技術之一。其應用場景日益豐富,并不斷刷新著人們的想象力。

              比如“刷臉”解1鎖已成為越來越多智能手機的標配。在安防監控領域,“刷臉”技術可以對銀行、機場、商場等人1流密集場所的人群進行監控,實現特定人物的自動識別和追1蹤。其人臉識別技術在考勤系統、遠程認證、門禁系統、娛樂應用等眾多領域廣泛應用。今年以來,深圳等多地紛紛啟用電子警1察執1法,通過“刷臉”識別行人、非機動車闖紅燈違1法,大大提高了效率。



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