基于特征分析的方法,也就是將人臉基準(zhǔn)點(diǎn)的相對(duì)比率和其它描述人臉臉部特征的形狀參數(shù)或類(lèi)別參數(shù)等一起構(gòu)成識(shí)別特
征向量,這種基于整體臉的識(shí)別不僅保留了人臉部件之間的拓?fù)潢P(guān)系,而且也保留了各部件本身的信息,生產(chǎn)電梯人臉識(shí)別廠家,而基于部件的識(shí)別
則是通過(guò)提取出局部輪廓信息及灰度信息來(lái)設(shè)計(jì)具體識(shí)別算法?,F(xiàn)在Eigenface(PCA)算法已經(jīng)與經(jīng)典的模板匹配算法一起成
為測(cè)試人臉識(shí)別系統(tǒng)性能的基準(zhǔn)算法;而自1991年特征臉技術(shù)誕生以來(lái),研究者對(duì)其進(jìn)行了各種各樣的實(shí)驗(yàn)和理論分FERET'
96測(cè)試結(jié)果也表明,改進(jìn)的特征臉?biāo)惴ㄊ侵髁鞯娜四樧R(shí)別技術(shù),也是具有優(yōu)良性能的識(shí)別方法之一。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是提高安防等級(jí)、加快1排隊(duì)速度、收集數(shù)據(jù)用于分析人群行為等。比如火車(chē)站機(jī)場(chǎng)進(jìn)站時(shí)候,哪里有電梯人臉識(shí)別,通過(guò)實(shí)時(shí)對(duì)比身份1證照片和人臉來(lái)迅速判斷是否是本人,以及是否是在逃嫌犯;另外還有小區(qū)、學(xué)校、辦公樓門(mén)禁。工地考勤:工地上的考勤一直是個(gè)難題,由于工人不方便隨身攜帶手JI和證件,工地不得不多派人力來(lái)手動(dòng)記錄考勤,電梯人臉識(shí)別,耗時(shí)耗力,人臉識(shí)別再工地上的考勤很方便,只需要工人花很少的時(shí)間露臉打卡就行。
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