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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的普遍應用
人臉識別系統其實是臺特殊的攝像機,判斷速度相當快,只需要0.01秒左右,由于利用的是人體骨骼的識別技術,所以即使改裝,也難以蒙過它的眼睛。而且“人臉識別系統”具有存儲功能,只要把一些具有潛在危險性的“重點人物”的“臉部特寫”輸入存儲系統,重點人物如擅自闖關,就會在0.01秒之內被揪出來,同時向其他安保中心“報警”。另外,某些重要區域如控制中心只允許特定身份的工作人員進出,這時候面部檔案信息未被系統存儲的所有人全都會被拒之門外。
人臉識別系統的研究始于20世紀60年代,80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年后期,并且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有的核心算法,并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、系統、視頻圖像處理等多種專業技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特征識別的應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智能向工智能的轉化。
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、換了發型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。
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