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    江蘇金奇智能科技有限公司

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    接受度使用這些系統的行業或者領域的用戶根據系統本身的質量性、安全性、準確性,綜合眾多因素都可能會影響用戶對整個系統的接受能力。價格這個也是一個比較重要的關鍵點,人臉識別系統也是剛剛進入市場的新興技術,很可能因為研發成本定價就會比較高,這就需要用戶衡量一下自己的需要,核算成本和預算,才能確定用戶是否要購買系統。









    人臉識別技術包含三個部分:(1)人臉檢測面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:①參考模板法首先設計一個或數個標準人臉的模板,然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;②人臉規則法由于人臉具有一定的結構分布特征,所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉。



    人臉配準

    “人臉配準(Face Alignment)”是定位出人臉上五官關鍵點坐標的一項技術。

    人臉配準算法的輸入是“一張人臉圖片”加“人臉坐標框”,輸出五官關鍵點的坐標序列。五官關鍵點的數量是預先設定好的一個固定數值,可以根據不同的語義來定義(常見的有5點、68點、90點等等)。

    當前效果的較好的一些人臉配準技術,基本通過深度學習框架實現,這些方法都是基于人臉檢測的坐標框,按某種事先設定規則將人臉區域扣取出來,縮放的固定尺寸,然后進行關鍵點位置的計算。因此,若不計入圖像縮放過程的耗時,人臉配準算法是可以計算量固定的過程。另外,相對于人臉檢測,或者是后面將提到的人臉提特征過程,人臉配準算法的計算耗時都要少很多。





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