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2021-07-01 09:20:02
人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。
在人脸识别中人行通道管理系统,类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类内变化(intra-class difference)。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
尤其是新发布的ArcFace4.0,对多项算法模型进行了升级,算法精度大幅提升,检测的防攻击能力也得到了增强。
伴随新中改革逐步落地,“走班选课”赋予学生更大的自主权,同时也给教室管理、学生考勤带来挑战。虹软视觉开放平台所提供的视觉AI技术,不仅赋能智慧班牌解决了“走班选课”的管理难题,而且贯穿学、考、管、评全场景,加速校园信息化改造。未来,虹软视觉开放平台还将持续扩大算法的开放类别与范围,满足教育行业的全场景智能化需求。
一般人脸识别分三个步骤:首先建立人脸的面像档案,即用摄像机采集单位人员的人脸或照片形式的面像文件,将其生成面纹(Faceprint)编码贮存起来;用摄像机当前出入人员的面像,获取人体面像,并将当前的面像文件生成面纹编码;用当前的面纹编码与档案库存的进行比对,即将当前面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对,获取相应信息。
人脸识别技术正在不断的完善,应用的范围也不断扩大
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