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非強(qiáng)制性:用戶不需要專門配合人臉采集設(shè)備,幾乎可以在無意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像,人臉識(shí)別技術(shù),這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”;非接觸性:用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像;
并發(fā)性:在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別;
除此之外,人臉識(shí)別系統(tǒng),還符合視覺特性:“以貌識(shí)人”的特性,以及操作簡(jiǎn)單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。
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,人臉識(shí)別功能,而*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*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。
人臉圖像匹配與識(shí)別:提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配,通過設(shè)定一個(gè)閾值,當(dāng)相似度超過這一閾值,則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較,無錫人臉識(shí)別,根據(jù)相似程度對(duì)人臉的進(jìn)行判斷。這一過程又分為兩類:一類是確認(rèn),是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過程,另一類是辨認(rèn),是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過程。
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