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    更新時間:2025-11-27   瀏覽數:22
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    的特征提取算法
    采用特的自適應的分層特征學習算法,再現系統能針對任意的識別任務通過學習自動生成優的特征提取,從而不斷增加新的檢索特征,具有其他系統無法比擬的自學習性和可擴展性。
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    高集成度、低功耗
    系統基于業界性能強的眾核處理器構建,單臺標準19英才IU服務器的處理性能是同等X86服務器的3倍,而功耗卻不足50W,是同等性能X86服務器的1/10。
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    人臉識別系統以人臉識別技術為核心,是一項新興的生物識別技術,是當今國際科技領域攻關的高精尖技術。它廣泛采用區域特征分析算法,融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體,利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點,利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,具有廣闊的發展前景。2006年,美國已經要求和它有出入免協議的國家在10月26日之前必須使用結合了人臉識別的電子系統,到 2006年底已經有50多個國家實現了這樣的系統。2012年4月,鐵路部門宣布車站安檢區域將安裝用于身份識別的高科技安檢系統人臉識別系統;可以對人臉明暗偵測,自動調整動態曝光補償, 人臉追蹤偵測,自動調整影像放大。
    人臉識別系統具有廣泛的應用:人臉識別出入管理系統、人臉識別門禁考勤系統、人臉識別管理、人臉識別電腦安全防范、人臉識別照片搜索、人臉識別來訪登記、人臉識別ATM機智能視頻報警系統、人臉識別監獄智能報警系統、人臉識別RFID智能通關系統、人臉識別罪犯追逃智能報警系統等等。
    適用范圍: 公園、工廠、超市、小區廣場、會議中心、體育場館、學校、、住宅區、商業街、大型農貿市場等公眾活動和聚集場所的重要部位,酒店(賓館)、餐飲、場所、辦公樓的大堂出、電梯和其他主要通道等室內外范圍的錄像用途。
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    人臉識別:技術挑戰
    1、可見光
    不同的光線環境是影響人臉識別準確率的一個主要因素
    2、姿態
    絕大多數人臉識別算法只能 15 度的人臉姿態變化
    3、遮擋
    帽子、眼睛、圍巾、發型等可能遮擋人臉的因素
    4、年齡
    針對同一個人不同年齡時期的照片進行人臉識別,在技術上亦是一個挑戰。
    5、海量人臉庫
    當人臉庫規模達到 100 萬以上,對人臉識別算法的識別精度將是一個極大的考研,而且人臉庫規模越大,考研越大。
    隨著工地施工安全要求的日益提高,人臉、指紋等高新技術也應用成了日常措施
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