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鸭脖娱乐官网:下一个消费终端创新方向:人脸识别技术解析

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鸭脖娱乐官网-前几天发表了2016年的百度世界大会,创始人李彦宏在会议上发表了以人工智能为主题的演说。 百度大脑的图像识别能力非常引人注目,脸部识别精度大约下降了99.7%。

世界瞩目的G20峰会如期召开,面部识别技术应用于安全。 最近的脸部识别关于催化剂事件的密集云涌在业界受到广泛的关注。 迄今为止,小米科学技术在小米面部检测小组发布的新算法在FDDB面部检测准确率世界排名中位居第一,百度、腾讯、360等国内互联网巨头也成立了面部检测算法小组,积极参与FDDB平台的评价。

另外,苹果、三星、华为、Facebook、谷歌等大型终端公司也在竞争面部识别技术。 在场景中的应用大幅减少的情况下,可以预测脸部识别有可能接近下一个消费终端的想法的大方向。 人们理解,脸部识别是基于人类脸部特征信息展开身份的生物识别技术。

用照相机或照相机收集包含的人脸图像或视频流,自动在图像中检测和跟踪人脸,对检测到的人脸展开脸的一系列相关技术。 一个全自动人脸识别系统一般包括人脸检测、特征提取、人脸识别三个关键技术。 面部检测是指从简单的背景中提取我们感兴趣的面部图像区域。 脸的毛发、化妆品、光、噪音、脸的弯曲、脸的大小的变化、各种各样的盖子等要素,使脸的检测问题变得更简单。

面部检测的主要目的是在输出的构图图像上寻找面部区域,准备以前的面部识别。 面部检测的核心技术还包括以下三个方面:1.基于特征的面部检测技术。 可以使用颜色特征、轮廓特征、纹理特征、结构特征、直方图特征等来展开面部检测。

二、基于模板给出的面部检测技术。 事先制作一定的候补面部模板库,然后采用一定的模板规定的战略,用模板库内的模板展开图像,根据相关性的强弱和规定的模板尺寸确认面部尺寸和方位信息。 三、基于统计资料的面部检测技术。

收集大量面部和非人类面部的照片,包括面部,赢得样本库,使用统计资料的方法开展强化训练,检测面部和非人类面部的图案,建立分类。 比较典型的有Adaboost法、人工神经网络法、反对向量机法等。 特征提取主要是从脸部图像中提取判断性特征,是脸部识别的核心部分。 特征提取的好坏对面部识别效果没有很大影响,但以往的方法主要以面部特征点之间的距离和比率为特征,包括其识别速度快、内存拒绝小、对光不脆弱的4个方面。

基于模型的特征提取方法:隐马尔可夫模型是经常使用的模型,根据特征状态不同,具有的概率不同,所以提取脸部图像的特征。 基于统计资料的特征提取方法:将面部图像视为随机向量,用统计资料方法识别不同的面部特征图案,典型的有特征面部、独立国家成分分析、无法解释的值分解等。 基于神经网络的特征提取方法:利用大量神经网络误解存储人脸图像的特征,基于不同神经网络状态的概率正确识别人脸图像。 脸部识别根据提取出的脸部图像的特征,使用识别算法展开脸部的认证或识别。

检测到的识别对象的脸与数据库中的未知脸进行比较给出,结论与信息相关,这个过程的关键是自由选择必要的人脸的密切关联方式和给出的策略,系统的结构与人脸的密切关联方式密切相关。 一般来说,根据委托的特征自由选择不同的鉴别算法来展开度量,也经常使用距离度量、相反向量机、神经网络、k平均聚类等。
面部识别是防止指纹磨损、水污染、油污等影响指纹识别精度的同时,对设备造成损失的必要识别方式,识别方式与人类识别同种个体的方式完全相同。 脸部识别从去年开始就被广泛使用,金融相关的安全领域渗透最慢这一点与指纹识别很接近。

预示着网络金融的发展,面孔识别不能成为基础设施市场的需要。 另外,现在智能手机的创意成为瓶颈,在产品趋于均质化的背景下,面部识别技术将加强智能手机产品的差异化,成为新的创意点和趋势。

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