南昌實(shí)名制工地人臉識(shí)別 智慧工地 安全**
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    產(chǎn)品描述

    售后完善 發(fā)貨地上海 實(shí)際價(jià)格來(lái)電面議 運(yùn)輸汽運(yùn) 產(chǎn)品人臉識(shí)別系統(tǒng)
    人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測(cè)出人像并將人像從背景中分離出來(lái),并自動(dòng)地將其保存。
    人臉識(shí)別系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用:人臉識(shí)別出入管理系統(tǒng)、人臉識(shí)別門禁考勤系統(tǒng)、人臉識(shí)別管理、人臉識(shí)別電腦安全防范、人臉識(shí)別照片搜索、人臉識(shí)別來(lái)訪登記、人臉識(shí)別ATM機(jī)智能視頻報(bào)警系統(tǒng)、人臉識(shí)別監(jiān)獄智能報(bào)警系統(tǒng)、人臉識(shí)別RFID智能通關(guān)系統(tǒng)、人臉識(shí)別罪犯追逃智能報(bào)警系統(tǒng)等等。
    南昌實(shí)名制工地人臉識(shí)別
    雖然目前人臉識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)取得了較好的識(shí)別效果,但依然受到光照、姿態(tài)、表情變化、發(fā)型、有無(wú)眼鏡和年齡老化等多方面因素的影響。因此,本文對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的研究,具有重要的理論研究意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文主要針對(duì)人臉識(shí)別中特征的選取和分類的問(wèn)題,提出了一種線性鑒別方法(LDA)和基于稀疏表征的分類(Sparse Representation-based Classification, SRC)相結(jié)合的全局和局部表征集成方法,該方法利用線性鑒別分析方法在子空間上的... 更多
    南昌實(shí)名制工地人臉識(shí)別
    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: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。
    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)诸惖奶卣鲾?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。
    南昌實(shí)名制工地人臉識(shí)別
    人臉識(shí)別系統(tǒng)適用范圍: 公園、工廠、超市、小區(qū)廣場(chǎng)、會(huì)議中心、體育場(chǎng)館、學(xué)校、、住宅區(qū)、商業(yè)街、大型農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)等公眾活動(dòng)和聚集場(chǎng)所的重要部位,酒店(賓館)、餐飲、場(chǎng)所、辦公樓的大堂出、電梯和其他主要通道等室內(nèi)外范圍的錄像用途。
    公司擁有一支強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì),技術(shù)人員來(lái)自國(guó)內(nèi)、外高校,研究所;此外,公司還與東京工業(yè)大學(xué),德國(guó)漢堡工業(yè)大學(xué),復(fù)旦大學(xué),交通大學(xué)等國(guó)內(nèi)外著 名高校建立緊密的技術(shù)合作關(guān)系。
    http://www.my5q.net
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    Development, design, production and sales in one of the manufacturing enterprises

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