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人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
人脸自动对焦和笑脸快门技术：是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。
当前主流的人脸识别算法，在进行人脸识别核心的人脸比对时，主要依靠人脸特征值的比对。所谓特征值，即面部特征所组成的信息集。我们辨别一个人的特征，可能会记住他是双眼皮、黑眼睛、蓝色头发、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨别和记住的面部特征会比肉眼所能观察到的多很多。
| 主营行业：电动门 |
| 公司主营：电动伸缩门,电动门 |
| 主营地区：山东 |
| 企业类型：有限责任公司 |
| 注册资金：人民币360万 |
| 公司成立时间：2023-02-22 |
| 经营模式：生产+贸易型 |
| 经营范围：般项目含业技售系机食务,人工含售公在服务不含技术咨询服务;电子艺器件零售;机械零售,用销售子金属制品销售;金属工具销售:五金产品零售;建筑材料销售:特种劳动防护用品销售:电饮、电缆经营:保温材料销售222周结构销售:金属材料销售:特种钢铁材料销售:涂装设备销售:日用品销售:金属链条及其他金属制品销售:日工件零目、批服务、安相服经服售、文术服,营2可自品批发:日用品出租:日用杂品销售;电子元器件批发;建筑工程用机械销售:安防设备销售;智能家庭消咨设备销售:入须品批相项务发:计算机软硬件及辅助设备零售:计算机软硬件及辅助设备批发:工业控制计算机及系统销售:计算机系统服务;计算经经市工经项目批营项目相关批相关相门部门未相经经自经动文仪工理:企零日用服务;X艺务、目、依零用艺工;备销售:智售仪器仪表销售。(除依法须经批准的项目外,凭营业执照批项自主开展经活动经品营项目以相关部门批准文件或许可证件为准) |
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