/Masking-Detection 項(xiàng)目介紹 日常生活中，面對(duì)經(jīng)呼吸道傳播的包括新冠肺炎等在內(nèi)的傳染性疾病，人們佩戴口罩進(jìn)行防護(hù)可保護(hù)身體健康和生命安全。人臉佩戴口罩的自動(dòng)化識(shí)別可以有效監(jiān)督人們佩戴口罩，是抑制疾病在人流量大的公共場(chǎng)合快速傳播和保護(hù)身體健康的重要技術(shù)手段。對(duì)于生
2020-11-03 10:48:59
15963 TI 解釋了什么對(duì) ADC 的代碼錯(cuò)誤率影響最大，它如何影響您的示波器測(cè)量，以及如何消除代碼錯(cuò)誤或閃爍代碼
2022-08-10 15:09:54926 
RK3576開(kāi)發(fā)板展示人臉識(shí)別算法例程和API說(shuō)明
2025-05-07 16:48:482573 
隨著人臉識(shí)別技術(shù)快速發(fā)展，算法精度不斷提升，安全性能也日益提高，“刷臉”已經(jīng)逐步在金融、公安、邊防、航天、教育、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域“落地開(kāi)花。譬如餐廳商超的刷臉支付、小區(qū)的刷臉門(mén)禁、手機(jī)的刷臉解鎖、銀行
2021-08-12 10:18:34
人臉識(shí)別算法作為一種新的人工智能技術(shù)，在未來(lái)被投放到各個(gè)領(lǐng)域的使用頻率將會(huì)越來(lái)越高。未來(lái)要把人工智能與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展融合起來(lái)，并利用人工智能的優(yōu)勢(shì)來(lái)推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。其中以人臉識(shí)別算法為基礎(chǔ)而
2018-12-27 11:07:45
自動(dòng)識(shí)別階段。目前，在安防監(jiān)控領(lǐng)域，人臉識(shí)別主要是基于對(duì)可見(jiàn)光圖像的人臉識(shí)別。人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來(lái)，雖然環(huán)境光線、人臉的分辨率對(duì)識(shí)別結(jié)果存在影響，但相比其它特征識(shí)別，其
2018-11-07 10:38:18
，或者是后面將提到的人臉特征提取的過(guò)程，人臉配準(zhǔn)算法的計(jì)算耗時(shí)都要少很多。 人臉屬性識(shí)別 “人臉屬性識(shí)別(Face Attribute)”是識(shí)別出人臉的性別、年齡、姿態(tài)、表情等屬性值的一項(xiàng)技術(shù)。這在
2018-06-20 13:29:41
多種場(chǎng)景，例如公共安防，迎賓，機(jī)器人應(yīng)用等。但是M:N模式仍存在很大的弊端，因?yàn)槠浔仨氁揽亢Ａ?b class="flag-6" style="color: red">的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)才能運(yùn)行，并且由于識(shí)別基數(shù)過(guò)大，設(shè)備分辨率不足等因素，使M:N模式會(huì)產(chǎn)生很高的錯(cuò)誤率從而影響識(shí)別結(jié)果。
2019-08-06 14:15:47
識(shí)別的誤識(shí)率、拒認(rèn)率低。4.不易假冒，在安全性高的場(chǎng)所，人臉識(shí)別技術(shù)的活性判別能力保證無(wú)法使用照片、木偶、蠟像來(lái)欺騙識(shí)別系統(tǒng)。5.使用通用設(shè)備。人臉識(shí)別技術(shù)所使用的設(shè)備一般為pc、攝像機(jī)等常規(guī)設(shè)備，因此
2017-06-29 11:52:58
系數(shù)，和各個(gè)已知人的人臉圖像比較進(jìn)行識(shí)別。Pentland等報(bào)告了相當(dāng)好的結(jié)果，在 200個(gè)人的 3000幅圖像中得到 95%的正確識(shí)別率，在ＦＥＲＥＴ數(shù)據(jù)庫(kù)上對(duì) 150幅正面人臉象只有一個(gè)誤識(shí)別。但
2018-05-04 17:25:52
人臉檢測(cè)算法及新的快速算法人臉識(shí)別設(shè)備憑借著便捷的應(yīng)用，以及更加新潮的技術(shù)，俘獲了不少人的好感。于是，它的應(yīng)用也在日益的變得更加的廣泛。由中國(guó)電子學(xué)會(huì)主辦的全國(guó)圖形圖像技術(shù)應(yīng)用大會(huì)，行業(yè)專(zhuān)家將介紹
2013-09-26 15:13:24
非必要（未使用）位，工具還提供用戶(hù)設(shè)計(jì)的預(yù)測(cè)平均軟錯(cuò)誤率”。我的問(wèn)題是：可以使用什么工具來(lái)估算XQR4VS??X55??上的設(shè)計(jì)的DVF，以及如何估算軟錯(cuò)誤率。我知道帶有-essentialbits
2019-02-26 10:24:45
1、RV1126基于虹軟人臉識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)的示例使用教程示例（rkmedia_vi_arc_rtsp_test.cc） 使用 CORE-1126-JD4 配套的 os04a10 攝像頭進(jìn)行人臉識(shí)別
2022-06-08 15:51:02
項(xiàng)目名稱(chēng)：基于攝像頭的人臉識(shí)別項(xiàng)目試用計(jì)劃：申請(qǐng)理由：本人在嵌入式領(lǐng)域有兩年多的學(xué)習(xí)和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，想借助MYD-Y6ULX實(shí)現(xiàn)基于攝像頭的人臉識(shí)別系統(tǒng)。近年來(lái)很多新興的技術(shù)開(kāi)始得到廣泛應(yīng)用，人臉識(shí)別
2018-01-30 11:25:50
opencv API，研究圖像處理算法。5、學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，利用模板匹配方法進(jìn)行人臉識(shí)別。6、在linux上配置opencv，利用opencv處理數(shù)據(jù)，進(jìn)行人臉識(shí)別。7、測(cè)試，寫(xiě)報(bào)告。
2015-12-18 14:34:30
、聲音識(shí)別，人臉識(shí)別技術(shù)更加的直接、友好、方便，具有很大的發(fā)展?jié)摿?。?xiàng)目描述：1.深入研究Adaboost算法原理2.對(duì)人臉識(shí)別算法進(jìn)行改進(jìn)，通過(guò)一種雙壓縮的二維主成分分析和PCA相結(jié)合的人臉識(shí)別
2015-09-10 11:17:00
識(shí)別算法方面。在人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)中，人臉識(shí)別算法是重中之重，算法的選擇直接關(guān)系到系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。如果選用的算法過(guò)于復(fù)雜，準(zhǔn)確性可能得到很大的提高，但犧牲了實(shí)時(shí)性，甚至計(jì)算時(shí)間超出用戶(hù)的忍耐程度
2015-06-26 13:19:35
/apache2 restart然后就是手機(jī)識(shí)別的事情了，我這里使用到了另外xg中文大學(xué)湯一介教授的團(tuán)隊(duì)研究的人臉識(shí)別算法，目前正在學(xué)習(xí)使用該開(kāi)源庫(kù)之中，一有進(jìn)展，我會(huì)立馬發(fā)帖更新的。
2015-07-17 15:26:03
。B.算法的身份識(shí)別階段在識(shí)別新的人臉圖片時(shí)，具體的操作方法流程如下：（1） 基于前面得到的M 個(gè)特征臉，將新采集的圖片投影到各個(gè)特征臉，計(jì)算得到一個(gè)權(quán)重集合（權(quán)重向量）。（2） 判斷新圖片是否是一幅
2015-06-30 17:31:22
也換IP，也注冊(cè)了不同的賬號(hào)，但是就是有一些face detection服務(wù)使用不了。前幾天和一個(gè)好朋友聊，他說(shuō)有個(gè)人寫(xiě)的算法人臉識(shí)別準(zhǔn)確度可以達(dá)到100張圖進(jìn)去訓(xùn)練之后，之后就有99.9%以上
2015-09-10 18:29:33
如下：在6幅圖中人臉已正確獲取3幅，但（圖片代號(hào)5）識(shí)別出3幅，只有2幅正確，1幅識(shí)別錯(cuò)誤，其它無(wú)法識(shí)別，人臉截取正確率超過(guò)80%。附：原圖 口罩人臉特寫(xiě)分析從這些圖上可以看到基本可以將人臉單獨(dú)分離出來(lái)
2020-09-09 01:23:14
，進(jìn)行人臉識(shí)別。測(cè)臉側(cè)臉部分遮蓋戴口罩側(cè)臉：戴口罩、逆光：【小結(jié)】這開(kāi)發(fā)板太強(qiáng)大了，下一步，做一個(gè)人臉識(shí)別的門(mén)禁系統(tǒng)。參考資料https://docs.opencv.org/4.x/d0/dd4
2023-03-17 15:27:52
從根本上提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，不再讓相似相片、物品代替“我本人”。2.靜態(tài)識(shí)別不靠譜，可多眨一眨眼。目前絕大部分的人臉識(shí)別都是靜態(tài)識(shí)別。靜態(tài)人臉識(shí)別是在特定的區(qū)域或范圍之內(nèi)進(jìn)行識(shí)別，也就是對(duì)識(shí)別人的具體距離
2018-08-22 16:22:25
實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。 動(dòng)態(tài)人臉技術(shù)優(yōu)選解決方案：采用狀辨識(shí)機(jī)理減少?gòu)?fù)雜背景的干擾可檢測(cè)左右旋轉(zhuǎn)小于等于30度，上下旋轉(zhuǎn)小于等于15度的人臉人臉檢測(cè)/捕獲率高準(zhǔn)確的人臉跟蹤，為每人抓拍多張
2018-08-01 15:53:47
人的面部并不是平坦的，所以面容ID采集到的人體面部3D數(shù)據(jù)能夠分辨出的幾何精度會(huì)非常高，大大降低了錯(cuò)誤率。而且Face ID人臉識(shí)別功能的速度會(huì)比Touch ID指紋識(shí)別的速度更快?？梢哉f(shuō)，能實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別
2018-10-24 10:57:42
超都啟用了人臉識(shí)別終端，設(shè)備同時(shí)帶有人臉識(shí)別和體溫檢測(cè)的功能，極大地提高了通過(guò)率，降低了進(jìn)出檢疫的人工成本。那么這種小小的設(shè)備是如何完成如此復(fù)雜的工作呢？我們可以依靠一顆國(guó)產(chǎn)化超強(qiáng)
2022-09-13 14:00:33
，顯示兩張臉不是同一個(gè)人的；兩張都是馬英九的臉，顯示確實(shí)是同一個(gè)人的。由于程序中使用的算法比較簡(jiǎn)單，所以無(wú)法識(shí)別背景圖案復(fù)雜的情況下的人臉，程序中有問(wèn)題可以留言。最后附上程序及子程序和部分識(shí)別圖像。`
2015-04-07 00:07:03
` 本帖最后由 o_dream 于 2020-8-31 14:36 編輯
基于MCU的機(jī)器視覺(jué)，可實(shí)現(xiàn)具有成本效益的人臉識(shí)別 恩智浦基于MCU的機(jī)器視覺(jué)解決方案利用i.MX RT106F交叉
2020-08-31 14:35:02
誰(shuí)有基于PCA LDA的人臉識(shí)別論文 并且有Matlab仿真原程序，謝謝各位大牛了?。:soso_e130:}
2012-04-20 14:22:53
求大神分享基于PCA與2DPCA的人臉識(shí)別的資料。幫我推薦一下學(xué)習(xí)PCA和2DPCA的書(shū)籍。謝謝。
2017-04-06 15:31:44
本帖最后由 WEKI 于 2019-12-31 09:57 編輯
基于labview的動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別，通過(guò)打開(kāi)電腦攝像頭，利用RGB來(lái)識(shí)別膚色從而識(shí)別人臉。算法比較渣，沒(méi)有五官識(shí)別功能，只是提供
2019-12-28 10:25:34
我現(xiàn)在做的是基于labview的人臉識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始在做，但是在算法這一塊被卡到了，不知道改用什么樣的算法和如何實(shí)現(xiàn)這個(gè)算法，可能是水平低了點(diǎn)把，請(qǐng)高人指點(diǎn)一下?。。?！謝謝…………
2012-03-17 09:56:32
基于matlab的人臉檢測(cè)K-L的人臉識(shí)別（膚色分割和特征提?。hide] [/hide]《labview人臉識(shí)別》課程鏈接：http://url.elecfans.com/u/bc0e010da8
2012-02-22 16:45:03
通過(guò)對(duì)基于Adaboost人臉檢測(cè)算法的研究，利用該算法與計(jì)算機(jī)視覺(jué)類(lèi)庫(kù)openCV進(jìn)行人臉檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)出現(xiàn)在視頻或圖像中的人臉檢測(cè)。此外，在VC++6.0環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了對(duì)一個(gè)簡(jiǎn)單的人臉
2014-12-23 14:19:38
體驗(yàn)。 在酒店行業(yè)部署人證合一系統(tǒng)，一方面可以提高酒店行業(yè)管理水平，實(shí)現(xiàn)依規(guī)合法經(jīng)營(yíng)，切實(shí)做好實(shí)名登記工作，另一方面也可以有效打擊違法犯罪嫌疑人員，人證合一中的人臉識(shí)別也規(guī)范了現(xiàn)代酒店行業(yè)實(shí)名管理，為酒店
2023-01-29 14:41:46
本次分享的內(nèi)容是基于級(jí)聯(lián)分類(lèi)器的人臉檢測(cè)基本原理
1) 人臉檢測(cè)概述
關(guān)于人臉檢測(cè)算法，目前主流方法分為兩類(lèi)，一類(lèi)是基于知識(shí)，主要方法包括模板匹配，人臉特征，形狀和邊緣，紋理特征，顏色特征
2025-10-30 06:14:29
1、人臉識(shí)別功能測(cè)試 開(kāi)發(fā)板支持人臉識(shí)別，提取人臉的邊界框、標(biāo)定點(diǎn)、頭部姿態(tài)角度等，支持68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)；頭部姿態(tài)角度圖示，支持pitch、roll、yaw三個(gè)角度?！ ∵m合離線的方式，支持的人臉
2022-11-21 16:16:54
如何去實(shí)現(xiàn)一種基于PCA算法的人臉識(shí)別程序呢？基于IAR開(kāi)發(fā)環(huán)境的CC1110F32的調(diào)試程序怎樣去編寫(xiě)呢？
2021-11-04 07:02:41
是SeetaFace2人臉識(shí)別算法組件：SeetaFace2能做什么SeetaFace2采用標(biāo)準(zhǔn)C++開(kāi)發(fā)，全部模塊均不依賴(lài)任何第三方庫(kù)，支持x86架構(gòu)（Windows、Linux）和ARM架構(gòu)，可以輕松地移植到
2022-12-21 10:42:03
，最新研究的研究人員通過(guò)改進(jìn)微軟語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)和語(yǔ)言模型，將錯(cuò)誤率降低了約12%。
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值得注意的是，他們還讓自己的語(yǔ)音識(shí)別器使用整個(gè)對(duì)話，讓它根據(jù)上下文調(diào)整
2017-08-23 09:18:35
怎么用樹(shù)莓派做基于云服務(wù)平臺(tái)
的人臉識(shí)別，大神求解，急?。?/div>
2015-08-07 23:17:43
，但口罩價(jià)格并不便宜，單個(gè)零售價(jià)為 40 美元。當(dāng)然也有人說(shuō)，口罩都買(mǎi)不到，還推薦這樣的口罩給我？這一個(gè)口罩的價(jià)錢(qián)都不知道可以抵得上普通口罩多少個(gè)了！你會(huì)選擇這樣一款口罩嗎？又怎么解決口罩狀態(tài)下 iphone 的人臉識(shí)別呢？
2020-02-22 13:13:44
一、前言大概幾年前搞過(guò)一套嵌入式linux上的人臉識(shí)別程序，當(dāng)然人臉識(shí)別的核心算法并不是自己開(kāi)發(fā)的，關(guān)于人臉識(shí)別算法這一塊，雖然有眾多的開(kāi)源庫(kù)可以用，甚至還可以用opencv搞算法訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)之類(lèi)
2021-12-23 06:38:28
這是跟小組成員一起做的單片機(jī)課程設(shè)計(jì)，下面是我們小組的報(bào)告 基于STM32的人臉識(shí)別摘 要 此設(shè)計(jì)以STM32F407單片機(jī)為處理核心，通過(guò)OV7670攝像頭模塊采集人臉圖像，并通過(guò)基于主成分
2021-08-03 06:20:59
,活體檢測(cè)準(zhǔn)確率98.3%@1%誤拒率。人臉識(shí)別通過(guò)速度小于1秒?？捎行z測(cè)判斷訪客是否佩戴口罩，對(duì)未佩戴口罩的人員進(jìn)行語(yǔ)音提示報(bào)警，支持在佩戴口罩的情況下完成人臉精準(zhǔn)識(shí)別比對(duì)。05、支持隱私保護(hù)針對(duì)
2021-08-24 14:43:10
基于SVD 的人臉識(shí)別算法具有共同的缺點(diǎn)，即不同人臉圖像對(duì)應(yīng)的奇異值向量所在的基空間不一致，從而造成識(shí)別率低下。該文分析2 種改進(jìn)的類(lèi)估計(jì)基空間奇異值分解算法(CSVD)，通
2009-03-30 08:53:01
21 提出一種基于分塊離散余弦變換(DCT)與奇異值分解閾值壓縮(TCSVD)的人臉特征提取與識(shí)別算法。該算法對(duì)人臉圖像進(jìn)行分塊DCT變換，根據(jù)圖像塊位置和能量分布選擇不同的DCT高低頻分
2009-04-23 09:57:5424 本文提出了一種基于小波和DFB-PCA 的人臉識(shí)別算法。將識(shí)別圖像先用小波變換對(duì)其分解后，再對(duì)低頻子帶進(jìn)行DFB-PCA 識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法有利于減少光照、姿勢(shì)和表情等因素
2009-06-06 13:51:4219 德國(guó)研究者發(fā)明的人臉識(shí)別算法無(wú)需看到照片中的面部也能實(shí)現(xiàn)較高的身份識(shí)別準(zhǔn)確率。
2016-08-10 10:36:471523 基于多子空間直和特征融合的人臉識(shí)別算法_葉繼華
2017-01-08 10:11:411 人臉識(shí)別算法的原理：系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識(shí)別的人臉的身份。
2017-10-28 11:21:557449 EHMM依靠輸出最大相似概率來(lái)判定人臉，但由于人臉圖像的相似性，此方法可能會(huì)導(dǎo)致識(shí)別錯(cuò)誤。對(duì)此，提出了一種基于EHMMSVM的人臉識(shí)別方法。運(yùn)用二維離散余弦變換（2DDCT）進(jìn)行人臉特征提取，得到
2017-11-21 17:00:1015 為了提高人臉的識(shí)別率及其識(shí)別速度，提出了一種基于Gabor特征與投影字典對(duì)學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法。由于Gabor特征對(duì)表情、光照和角度等變化具有較強(qiáng)的魯棒性，首先提取人臉圖像多方向多尺度的Gabor局部
2017-12-05 09:07:580 極低分辨率圖像本身包含的判別信息少且容易受到噪聲的干擾，在現(xiàn)有的人臉識(shí)別算法下識(shí)別率較低。為了解決這一問(wèn)題，提出一種基于圖像超分辨率（SR）極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）的人臉識(shí)別算法。首先，從樣本庫(kù)學(xué)習(xí)耦合
2017-12-25 11:23:530 ，進(jìn)而對(duì)分解后的子圖分別利用PCA方法進(jìn)行降維和特征提取，最后用三階近鄰法作為分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。通過(guò)ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的驗(yàn)證，結(jié)果證明了本文方法的有效性，很好的提高了加噪情況下人臉圖像的識(shí)別率。
2018-01-13 09:34:423 在不同視角、光照和噪聲下所造成訓(xùn)練樣本污損的問(wèn)題，提出了一種快速的人臉識(shí)別算法-RPCA_CRC。首先，將人臉訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的矩陣Do分解為類(lèi)間低秩矩陣D和稀疏誤差矩陣E；其次，以低秩矩陣D為基礎(chǔ)，得到測(cè)試樣本的協(xié)同表征；最后，通
2018-01-15 14:55:411 單一的特征與分類(lèi)器只能對(duì)限定條件下的人臉進(jìn)行較好的識(shí)別，當(dāng)在非限定條件下（如光照、背景等發(fā)生變化時(shí)）將出現(xiàn)人臉識(shí)別率較低問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題，提出了一種基于多種局部二進(jìn)制特征集成學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法
2018-01-16 14:12:523 人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展近來(lái)可謂突飛猛進(jìn)，目前已經(jīng)有一些商業(yè)軟件可以用來(lái)識(shí)別照片中人物的性別，當(dāng)照片中的人是白人時(shí)，99%的情況下識(shí)別結(jié)果都是正確的，但如果照片中是黑人，錯(cuò)誤率就比較高了。 人臉識(shí)別技術(shù)在
2018-03-14 03:12:006107 據(jù)悉，阿里巴巴操作系統(tǒng)事業(yè)部AliOS正在研究車(chē)載人臉識(shí)別的場(chǎng)景化落地應(yīng)用。AliOS人臉識(shí)別技術(shù)可以滿足在不同光線、不同環(huán)境條件下的人臉識(shí)別要求。而且AliOS還非常重視安全，其中包括駕駛安全、車(chē)輛財(cái)產(chǎn)安全以及支付安全等。
2018-06-07 15:52:343927 在近期舉行的IEEE計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用會(huì)議上， 美國(guó)陸軍研究實(shí)驗(yàn)室的研究人員介紹了他們研發(fā)的一種人臉識(shí)別技術(shù)：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一系列算法，能夠在黑夜中進(jìn)行人臉識(shí)別，準(zhǔn)確識(shí)別率超過(guò)80％，這項(xiàng)技術(shù)的好處是可以讓自己的士兵在黑暗中也能獲得較好的人臉識(shí)別能力。
2018-08-14 15:38:062745 訓(xùn)練，進(jìn)一步提高復(fù)雜背景下的檢測(cè)性能和精度。然后，采用基于線性判別分析的人臉識(shí)別方法（LDA）。LDA算法是一種對(duì)樣本進(jìn)行分類(lèi)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。通過(guò)應(yīng)用樣本的標(biāo)簽信息，找到最優(yōu)投影子空間來(lái)完成分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法大大提高了識(shí)別
2018-11-14 17:33:538 人臉識(shí)別算法的原理：系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識(shí)別的人臉的身份。
2019-03-06 15:33:3812841 在FRVT最新的報(bào)告中顯示，全球人臉識(shí)別算法的最高水平可以做到在千萬(wàn)分之一誤報(bào)率之下，漏報(bào)率低于0.4%，也就是說(shuō)人臉識(shí)別算法研究機(jī)構(gòu)已經(jīng)在99%后面多少個(gè)小數(shù)點(diǎn)上面展開(kāi)廝殺了。
2019-03-20 09:58:341756 在人臉識(shí)別領(lǐng)域，有一些比較經(jīng)典的算法，例如特征臉?lè)ǎ‥igenface）、局部二值模式法、Fisherface等，不過(guò)在這里選擇了一個(gè)目前應(yīng)用比較廣泛且流行的方法作為示例，叫做OpenFace。
2019-07-15 16:50:0511754 據(jù)外媒報(bào)道，此前谷歌曾表示他們已經(jīng)在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域獲得了突破，將錯(cuò)誤率降低到了30%。不過(guò)，最近IBM在他們的官網(wǎng)上宣布，他們已經(jīng)創(chuàng)造了自家語(yǔ)音識(shí)別的新紀(jì)錄，錯(cuò)誤率僅為5.5%，與去年的6.9%相比又一次的實(shí)現(xiàn)了提升。
2019-10-24 10:12:261097 騰訊優(yōu)圖這套算法目前可實(shí)時(shí)檢測(cè)戴口罩人臉、精準(zhǔn)識(shí)別五種不同的口罩佩戴情形，并對(duì)未佩戴口罩或錯(cuò)誤佩戴口罩的人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)警。
2020-02-23 11:23:514077 近日，騰訊優(yōu)圖成功研發(fā)出了口罩佩戴識(shí)別專(zhuān)用AI，戴著口罩也能人臉識(shí)別，官方稱(chēng)，這套AI既能對(duì)戴口罩者實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，又能發(fā)現(xiàn)口罩佩戴錯(cuò)誤人員，口罩遮擋判斷準(zhǔn)確率已達(dá)99.5%以上。
2020-02-26 09:20:393188 在全民抗擊新型冠狀病毒的斗爭(zhēng)中，戴口罩和避免接觸是最重要的防護(hù)方法。那么，佩戴口罩后，AI的人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率還剩多少？是否可以進(jìn)行快速的體溫測(cè)量、準(zhǔn)確的身份核驗(yàn)、甚至人臉支付呢？
2020-03-01 15:04:006975 ，人臉識(shí)別無(wú)法有效識(shí)別，只能無(wú)奈摘除口罩，但這則帶來(lái)了健康風(fēng)險(xiǎn)。 對(duì)此，許多科技企業(yè)連夜升級(jí)原有算法，升級(jí)了人臉識(shí)別產(chǎn)品，做到佩戴口罩不影響人臉識(shí)別。 雖然目前市場(chǎng)上已有戴口罩人臉識(shí)別相關(guān)產(chǎn)品成功商用了，但仍
2020-03-25 15:17:441302 來(lái)勢(shì)洶洶的新型冠狀病毒肺炎仍在持續(xù)影響全球。口罩成了全民出門(mén)的必備，廣泛應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)，車(chē)站，醫(yī)院，寫(xiě)字樓，園區(qū)的人臉識(shí)別面臨新的挑戰(zhàn)。在人員密集的公共場(chǎng)所，人們擔(dān)憂戴上口罩無(wú)法通過(guò)人臉驗(yàn)證，摘下口罩進(jìn)行驗(yàn)證又面臨感染風(fēng)險(xiǎn)。在全民戴口罩出行的情境下，門(mén)禁、電梯是否可以通過(guò)人臉識(shí)別認(rèn)證通行？
2020-03-03 15:49:381843 在為擁擠的環(huán)境提供人臉識(shí)別解決方案上面，Herta是一家全球領(lǐng)先的公司。Herta在本周推出新版本的人臉識(shí)別算法，支持正確識(shí)別戴上口罩的人。在全球新冠肺炎（ COVID-19 ）疫情爆發(fā)之后
2020-03-11 16:10:393633 為助力復(fù)工復(fù)產(chǎn)期間的疫情防控，百度大腦宣布正式開(kāi)放覆蓋全產(chǎn)品形態(tài)的口罩檢測(cè)相關(guān)AI能力，包括“口罩佩戴檢測(cè)模型”和“戴口罩時(shí)的人臉識(shí)別算法”等，全力支持合作伙伴和開(kāi)發(fā)者相關(guān)抗疫項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)和落地。該技術(shù)方案也已最先落地在百度公司園區(qū)，員工均可在佩戴口罩時(shí)刷臉識(shí)別身份，保障安全、高效復(fù)工。
2020-03-15 11:26:001769 Herta的算法依托深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠提供較高識(shí)別率，尤其是在身份驗(yàn)證任務(wù)方面，即便人們遮擋住臉部的大部分也無(wú)妨。值得注意的是，每個(gè)人的人臉最為不同的部分位于眼部。
2020-03-16 10:35:283147 在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，人臉識(shí)別應(yīng)用已日趨成熟，但在此次疫情中卻也面臨了全新挑戰(zhàn)口罩下的人臉該如何完成識(shí)別？基于原有的人臉識(shí)別算法，佩戴口罩會(huì)大大影響人臉識(shí)別準(zhǔn)確率，如果為了刷臉脫掉口罩，則又
2020-03-27 08:58:392435 在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，人臉識(shí)別應(yīng)用已日趨成熟，但在此次疫情中卻也面臨了全新挑戰(zhàn)口罩下的人臉該如何完成識(shí)別？基于原有的人臉識(shí)別算法，佩戴口罩會(huì)大大影響人臉識(shí)別準(zhǔn)確率，如果為了刷臉脫掉口罩，則又
2020-04-17 16:17:532452 佩戴口罩影響人臉識(shí)別的原因主要在三個(gè)方面，首先，佩戴口罩后，下巴、嘴部、鼻子等用于識(shí)別的臉部特征大量丟失，無(wú)法準(zhǔn)確定位五官等關(guān)鍵點(diǎn)位，降低成功率。其次，人臉識(shí)別依賴(lài)大量的識(shí)別訓(xùn)練，然而短期內(nèi)沒(méi)有充足的時(shí)間及數(shù)據(jù)提供給AI訓(xùn)練。
2020-04-10 11:41:263730 報(bào)告作者兼NIST計(jì)算機(jī)科學(xué)家Mei Ngan說(shuō)：“隨著大流行的到來(lái)，我們需要了解人臉識(shí)別技術(shù)如何處理蒙面人臉?！薄拔覀儚年P(guān)注大流行之前開(kāi)發(fā)的算法開(kāi)始受到戴口罩的受試者的影響開(kāi)始。
2020-07-29 16:56:031828 管理App通過(guò)以此進(jìn)行照片分類(lèi)，攝影攝像類(lèi)App則通過(guò)人臉檢測(cè)進(jìn)行對(duì)焦和美顏 盡管手機(jī)上發(fā)生的人臉識(shí)別都在同一套硬件上運(yùn)行，然而App并不能調(diào)用操作系統(tǒng)自帶的人臉識(shí)別功能，而是需要在開(kāi)發(fā)中引入第三方算法。在算法類(lèi)型的選擇上，大致
2020-10-26 15:21:503406 隨著冬季的到來(lái)，對(duì)新冠疫情的擔(dān)心促使大家重新戴上了口罩，然而問(wèn)題來(lái)了，口罩對(duì)人臉識(shí)別是個(gè)麻煩，經(jīng)常要摘下口罩才能使用微信支付。現(xiàn)在騰訊終于要搞定戴口罩時(shí)的微信支付了，來(lái)自供應(yīng)鏈人士摩卡的消息，騰訊已經(jīng)搞定了支付安全級(jí)別的戴口罩人臉識(shí)別，也就是說(shuō)不用摘口罩也能正常人臉識(shí)別支付了。
2020-11-26 16:39:162466 進(jìn)行比較測(cè)量來(lái)驗(yàn)證兩幅圖像中的人臉。當(dāng)一個(gè)人的鼻子、嘴和臉頰上戴上口罩，大大減少了通常用來(lái)識(shí)別他/她的身份的信息。 將需要重新訓(xùn)練或重新設(shè)計(jì)有效的識(shí)別系統(tǒng)，以識(shí)別受管制地區(qū)的口罩臉。為了做到這一點(diǎn)，需要一個(gè)大的口罩數(shù)據(jù)集
2021-01-07 13:55:483134 1 月 7 日下午消息，據(jù)報(bào)道，日本電氣股份有限公司（NEC Corp）推出了一種新的人臉識(shí)別系統(tǒng)，即使戴著口罩也能識(shí)別出你的身份。該系統(tǒng)是為了適應(yīng)目前的新常態(tài)，為了防止新冠病毒傳播，戴口罩已經(jīng)成為
2021-01-07 14:53:034364 1月7日下午消息，據(jù)報(bào)道，日本電氣股份有限公司（NEC Corp）推出了一種新的人臉識(shí)別系統(tǒng)，即使戴著口罩也能識(shí)別出你的身份。該系統(tǒng)是為了適應(yīng)目前的新常態(tài)，為了防止新冠病毒傳播，戴口罩已經(jīng)成為了日常生活的一部分。
2021-01-07 17:15:272325 疫情期間，戴口罩已成為日常生活中的常態(tài)，但在一些裝有人臉識(shí)別系統(tǒng)的場(chǎng)所，受試者要通過(guò)還得摘下口罩，存在一定風(fēng)險(xiǎn)。為此，日本電氣股份有限公司（NEC Corp）推出了一種新的人臉識(shí)別系統(tǒng)，即使戴著口罩也能識(shí)別出你的身份。
2021-01-11 10:05:205438 近日，耐能自主研發(fā)的人臉識(shí)別技術(shù)（活體檢測(cè)）算法，正式通過(guò)國(guó)家金融IC卡安全檢測(cè)中心-銀行卡檢測(cè)中心(以下簡(jiǎn)稱(chēng)BCTC)的技術(shù)檢測(cè)，達(dá)到國(guó)家認(rèn)證的金融支付級(jí)安全標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)BCTC檢測(cè)，耐能人臉識(shí)別技術(shù)
2021-01-27 15:13:363696 
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法，如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效、魯棒的生物特征是至關(guān)重要的。
2021-03-12 11:13:244125 
連接層，使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單且可移植性強(qiáng)。在改進(jìn)CNN網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，利用基于投票法的集成學(xué)習(xí)策略將所有個(gè)體學(xué)習(xí)器結(jié)果凸組合為最終結(jié)果，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的人臉識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在 Color Feret、AR和ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上的識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)到
2021-05-27 14:36:126 當(dāng)前的人臉識(shí)別算法在理想環(huán)境下的識(shí)別正確率高，自適應(yīng)能力強(qiáng);但是在非理想環(huán)境下，人臉識(shí)別正確率急劇下降。為了提高人臉識(shí)別結(jié)果的穩(wěn)定性，設(shè)計(jì)了稀疏表示和支持向量機(jī)相融合的非理想環(huán)境人臉識(shí)別算法。首先
2021-05-28 16:48:563 ，如果涉及到支付環(huán)節(jié)，人臉識(shí)別算法既需要較高精度，盡量避免誤識(shí)，又要兼顧高峰期的支付效率，盡量避免拒識(shí)，所以算法閾值需要在誤識(shí)率和拒識(shí)率兩方面取得平衡。在此推薦虹軟視覺(jué)開(kāi)放平臺(tái)的人臉識(shí)別SDK，以免費(fèi)、離線著稱(chēng)
2021-07-02 11:33:411239 犯錯(cuò)是人之常情。但是，對(duì)于您系統(tǒng)的模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC），可以提出哪些要求？我們將回顧高速ADC的轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤率（CER）測(cè)試和分析范圍。ADC CER測(cè)量過(guò)程可能需要數(shù)周或數(shù)月才能完成，具體取決于采樣
2023-02-28 15:54:341649 
摘要 針對(duì)人臉圖片數(shù)量多、容易受噪聲干擾，致使人臉識(shí)別的識(shí)別速度慢、準(zhǔn)確率低的問(wèn)題，提出一種基于 局部線性嵌入極限學(xué)習(xí)機(jī)的人臉識(shí)別方法———ＬＬＥ-ＥＬＭ算法。利用局部線性嵌入（LLE）算法
2023-07-20 15:14:480 摘要：針對(duì)非限條件下人臉識(shí)別準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題，提出一種基于粒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MNN）與遺傳算法優(yōu)化的人臉識(shí)別算法。對(duì)人臉庫(kù)進(jìn)行初始化分析決定每個(gè)粒子中人臉的分布，將同一復(fù)雜度級(jí)別的數(shù)據(jù)分為一組；將人臉
2023-07-20 15:38:520 人臉識(shí)別的算法有哪些 人臉識(shí)別算法現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如安防、商業(yè)、醫(yī)療等。人臉識(shí)別算法可以分為傳統(tǒng)人臉識(shí)別算法和深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別算法。 傳統(tǒng)人臉識(shí)別算法包括以下幾種： 1. 特征提取算法
2023-08-09 18:34:098716 基于FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列）的人臉識(shí)別技術(shù)，是一種結(jié)合了高效并行處理能力和靈活可編程性的先進(jìn)圖像處理解決方案。這種技術(shù)在安全監(jiān)控、身份認(rèn)證、人機(jī)交互等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景。以下將詳細(xì)介紹基于FPGA的人臉識(shí)別技術(shù)，包括其基本原理、系統(tǒng)構(gòu)成、算法實(shí)現(xiàn)以及代碼示例。
2024-07-17 11:42:332986 了更加穩(wěn)定、高效的視頻創(chuàng)建體驗(yàn)。 Sora作為一款先進(jìn)的視頻處理工具，旨在為用戶(hù)提供便捷的視頻創(chuàng)作服務(wù)。然而，在過(guò)去的使用過(guò)程中，不少用戶(hù)反饋視頻創(chuàng)建錯(cuò)誤率較高，影響了整體的使用體驗(yàn)。針對(duì)這一問(wèn)題，OpenAI的研發(fā)團(tuán)隊(duì)深入剖析了Sora的算法與工
2024-12-31 10:37:37900 
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