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產(chǎn)品人臉識(shí)別系統(tǒng)
人臉識(shí)別分核實(shí)式和搜索式二種比對(duì)模式。核實(shí)式是對(duì)指將捕獲得到的人像或是的人像與數(shù)據(jù)庫(kù)中已登記的某一對(duì)像作比對(duì)核實(shí)確定其是否為同一人。搜索式的比對(duì)是指，從數(shù)據(jù)庫(kù)中已登記的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。
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(mén)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。
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(lèi)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(lèi)(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
隨著人臉識(shí)別技術(shù)的飛速發(fā)展,人臉識(shí)別門(mén)禁的優(yōu)化更進(jìn)一步。目前智之屋人臉識(shí)別技術(shù)的識(shí)別率已不受化妝技術(shù)、人像照片、模型、白天黑夜等外在因素影響。陌生人想要憑借偽裝進(jìn)入社區(qū)大門(mén)難如登天。
人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)主要通過(guò)攝像頭采集人臉信息,與后臺(tái)龐大的人臉模板對(duì)比,確認(rèn)是社區(qū)或樓層住戶就可以自由通行。如此一來(lái),即便是出門(mén)忘帶磁卡、指紋變形、忘記密碼,也不會(huì)被攔在小區(qū)大門(mén)處,“刷臉”出入,安全衛(wèi)生。
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。
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