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發(fā)布時(shí)間:2020-11-03 16:53  





濟(jì)南德滿金科公司的產(chǎn)品包括:山東門(mén)禁、山東考勤、智能停車(chē)管理收費(fèi)系統(tǒng)、人行通道閘設(shè)備、電梯控制、濟(jì)南門(mén)禁、濟(jì)南考勤、路障機(jī)破胎器、智能升降柱設(shè)備,人臉識(shí)別系統(tǒng)。人臉圖像特征提取人臉圖像特征提取:人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取,也稱(chēng)人臉表征,它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類(lèi):一種是基于知識(shí)的表征方法;另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。“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、專(zhuān)家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專(zhuān)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)別的應(yīng)用,其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn),展現(xiàn)了弱人工智能向工智能的轉(zhuǎn)化。基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸?lèi)的特征數(shù)據(jù),其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成,對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述,可作為識(shí)別人臉的重要特征,這些特征被稱(chēng)為幾何特征。基于知識(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

濟(jì)南德滿金科公司的產(chǎn)品包括:山東門(mén)禁、山東考勤、智能停車(chē)管理收費(fèi)系統(tǒng)、人行通道閘設(shè)備、電梯控制、濟(jì)南門(mén)禁、濟(jì)南考勤、路障機(jī)破胎器、智能升降柱設(shè)備,人臉識(shí)別系統(tǒng)。動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別終端利用長(zhǎng)處人臉識(shí)別技術(shù)特指運(yùn)用較為不相同人臉視覺(jué)特質(zhì)數(shù)據(jù)信息實(shí)行身份分辨的鑒別技術(shù),于應(yīng)屬生物特性判別技術(shù)的1種。人臉識(shí)別技術(shù)是1種來(lái)源于人的面部特性,對(duì)輸入的人臉圖像亦或是視頻流實(shí)行料理,來(lái)源于每個(gè)臉的部位、大小與各個(gè)臉部的部位信息數(shù)據(jù),切實(shí)采集每個(gè)人臉中的身份基本特征,并將其與總是的人臉開(kāi)展對(duì)照,合作人臉識(shí)別系統(tǒng)的一系列相應(yīng)技術(shù),及其人臉圖像提取、人臉精準(zhǔn)定位、人臉識(shí)別預(yù)備處理,身份確定包括身份查看等,證實(shí)具體人數(shù)的身份。人臉識(shí)別技術(shù)在人數(shù)身份辯別方面的使用優(yōu)點(diǎn)和基本特征:無(wú)需觸碰的,消費(fèi)者不需求跟設(shè)備直接接觸;人臉識(shí)別系統(tǒng)未來(lái)發(fā)展前景:隨著大數(shù)據(jù)、共享時(shí)代的來(lái)臨,數(shù)據(jù)安全問(wèn)題也越發(fā)被重視起來(lái),以人臉識(shí)別為代表的新一代技術(shù)革命已經(jīng)展開(kāi)。l顧客容易接受程度高,判別自然,不須要人員數(shù)量操作;l可事后查實(shí),保留鑒別比對(duì)的高清照片;l非強(qiáng)制性,被辨別的人臉圖像信息數(shù)據(jù)能夠主動(dòng)提取;l方便率,沒(méi)問(wèn)題步行速度就可以辨別。