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    銀川人臉識別系統在哪里-銀川市區域合格的人臉識別系統

    供應商:寧夏鼎林工貿有限公司【公司商鋪】

    所在地:寧夏回族自治區銀川市

    聯系人:耿經理

    價格:面議

    品牌:鼎林,,,,

    發布時間:2023-06-19

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    【產品詳情】銀川人臉識別系統在哪里-銀川市區域合格的

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    銀川人臉識別系統在哪里-銀川市區域合格的人臉識別系統

    寧夏鼎林工貿有限公司,于2016-11-08創辦。自成立以來,公司始終堅持以市場運作為手段、以服務質量為保證、以誠信合作為基礎,與廣大需求群體建立起良好的合作關系。本公司根據需求群體的需求,人臉識別系統銷售范圍拓展到寧夏;內蒙古烏海;陜西榆林;甘肅平涼、慶陽、武威、張掖各地。公司服務客戶眾多,產品聲名遠揚,在國內同類產品中具有較高的信譽度。如果您還想要了解更多,請聯系我們。

    產品圖片

    銀川人臉識別系統在哪里-銀川市區域合格的人臉識別系統。

    為了理解人臉識別算法工作原理,我們首先來了解一下特征向量的概念。(譯者注:此處的特征向量指機器學習的概念,不同于矩陣理論。)

    每個機器學習算法都會將數據集作為輸入,并從中學習經驗。算法會遍歷數據并識別數據中的模式。例如,假定我們希望識別指定圖片中人物的臉,很多物體是可以看作模式的:

    臉部的長度/寬度。

    由于圖片比例會被調整,長度和高度可能并不可靠。然而,在放縮圖片后,比例是保持不變的——臉部長度和寬度的比例不會改變。

    臉部膚色。

    臉上局部細節的寬度,如嘴,鼻子等。

    顯而易見,此時存在一個模式——不同的臉有不同的維度,相似的臉有相似的維度。有挑戰性的是需要將特定的臉轉為數字,因為機器學習算法只能理解數字。表示一張臉的數字(或訓練集中的一個元素)可以稱為特征向量。一個特征向量包括特定順序的各種數字。

    舉一個簡單的例子,我們可以將一張臉映射到一個特征向量上。特征向量由不同的特征組成,如:

    臉的長度(cm)

    臉的寬度(cm)

    臉的平均膚色(R,G,B)

    唇部寬度(cm)

    鼻子長度(cm)

    當給定一個圖片時,我們可以標注不同的特征并將其轉化為如下的特征向量:




    人臉識別初在20世紀60年代已經有研究人員開始研究,真正進入初級的應用階段是在90年代后期,發展至今其技術成熟度已經達到較高的程度。

    1991年,特征臉(Eigenface)算法被應用在人臉識別,實現了自動檢測人臉。這項技術是霍普金斯大學的希洛維奇(Sirovich)提出,再由麻省理工學院(MIT)"連接科學"的創始主任亞力克斯彭特蘭(Alex Pentland)發揚光大,彭特蘭在2012年被《福布斯》評為"7個強數據科學家之一",獲此殊榮的還有谷歌創始人拉里佩奇。

    2000年以后,NIST研究院又在FERET項目基礎上做了延伸,先后發起兩個新項目FRVT和FRGC,FRVT是評估技術可用性,測試算法系統性能,為采購技術的相關部門提供檢測報告。FRGC則是面向市場上的公司和團隊,聯合其他部門的定制化需求,發布競標比賽,FRVT負責對接評估,幫助不同部門人臉識別系統的個性化要求。

    2010年,隨著Facebook加入人臉識別功能,人臉識別開始走向個人。從支付到美顏,互聯網公司紛紛跟進,2017年蘋果iPhone X發布人臉解鎖功能,一空同時引爆了市場,如今人臉識別已經應用在了方方面面,短視頻、直播這些每天都會高頻出現在我們身邊。整個發展過程可以分為機械識別、半自動化識別、非接觸式識別及互聯網應用階段。

    與其他生物識別方式相比,人臉識別優勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸,而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像,在采集過程中體驗感不佳。



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    面部是人體的標識,每個人都有著的面部特征。通過一個人的面部可以識別出其身份,不過雙胞胎可能有點困難。那么什么是面部識別系統?簡單來說,面部識別系統是一種通過人的面部輪廓比較和分析來從數字圖像或視頻源中識別人的身份的技術。人臉識別已經成為深度學習的重要方向。

    學習基礎

    建立一個自己的人臉識別系統需要用到深度學習技術,所以對于深度學習你要知道單元,填充,前向傳播,反向傳播,過擬合,Droupout,Flatten,Python語法和數據結構,Keras庫等。

    建立模型

    構建人臉識別模型的方法有很多,簡單的可以直接用python調用dlib人臉識別庫,還可以使用簡單的卷積神經網絡(CNN)模型來訓練模型,本次給大家提供一個通過CNN訓練的簡單示例。

    識別原理

    在深度學習中,卷積神經網絡(CNN或ConvNet)是一類常用于分析視覺圖像。卷積網絡受到生物過程的啟發,因為神經元之間的連接模式類似于動物視覺皮層的組織。在圖像識別中,給定輸入圖像,CNN模型應用各種濾波器識別圖像中的邊緣部分以便檢測給定圖像中的目標。


    我們看重產品及服務給客戶創造的價值,為此我們不遺余力地把產品及服務至優化,把優異的工程機械建筑機械產品及真心的服務奉獻給廣大客戶。鼎林工貿的主營產品是人臉識別系統,產品現已廣泛用于防護,用戶遍布寧夏銀川,公司產品得到了合作伙伴的肯定。

    為建設和諧社會積極發揮企業的社會責任,寧夏鼎林工貿有限公司愿與您一同開拓廣闊的市場商機,力爭成為行業人臉識別系統供應商和系統方案提供商。秉承“同心同力 共贏未來”的企業經營理念。目前鼎林工貿處于高速發展勢頭,歡迎有志之士加入公司共同發展。歡迎新老客戶來電咨詢。

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