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日照人行通道閘系統-冠宇現代-人行通道閘系統廠家

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    山東智能道閘,濟南車牌識別系統,人臉識別門禁 人臉識別,重慶綠色智能技術研究院智能多媒體技術研究中心啟動了以人臉識別為核心技術的人臉識別支付方式的研究。 [4] 截止2014年8月,該中心已經完成了人臉識別支付系統的關鍵性技術研究。該中心的人臉數據采集陣列,能夠從91個角度對人臉同步采集,能對人臉識別影響多變光照、多角度、遮擋等狀態(tài)進行的識別效果。智能多媒體技術研究中心的人臉識別系統已應用在邊檢站自動通關系統、動態(tài)人臉識別考勤機、多屬性動態(tài)人臉識別系統等。在此基礎上,中心研發(fā)出了人臉識別移動支付系統,已能夠實現支付只需“刷臉卡”。



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    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(qū)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(qū)分人類個體是不利的。易變性人臉的外形很不穩(wěn)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(fā)、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(qū)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(qū)分個體變得異常困難。



    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(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。



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