泰國料理

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　　最紅的是人臉識別技術　　人臉識別主要分為人臉檢測和人臉比對兩部分。其工作流程為：　　1.圖像采集：通過采集傳感器(如攝像頭)采集人臉圖像；　　2.人臉定位及提取：然后對采集到的數據進行處理，去除采集數據中的噪聲和環境因素，抽取樣本中能夠表征個人身份的特征信息；　　3.特征對比：再把這些特征信息與數據庫中已有的信息進行對比；　　4.輸出結果：最后根據比對的相似程度來判斷是否匹配。　　目前人臉識別市場的解決方案主要包括：2D識別、3D識別、熱感識別，目前市場上主流的識別方案是采用攝像頭的2D方案。2D臉部識別是基于平面圖像的識別方法，但由于人的臉部并非平坦，因此2D識別在將3D人臉信息平面化投影的過程中存在特征信息損失。3D識別使用三維人臉立體建模方法，可最大程度保留有效信息。因此3D人臉識別技術的算法比2D算法更合理并擁有更高精度。熱傳感識別技術使用一個三層的BP（back-propagation）前饋神經網作為分類器，在使用熱感信息的同時使用不會被發型、呼吸等環境因素影響的關鍵臉部幾何信息，如鼻梁角度、臉頰面積等，以增強識別精度。　　臉部識別產業鏈主要分為商業系統、主流軟件、算法等，終端設備的集成化應用需要整套解決方案，大廠商在這方面具有優勢。　　臉部識別主要商業系統包括：　　Visionics：FaceIt面像識別系統，基于Rockefeller大學開發的局部特征分析(LFA)算法　　LauTech.公司：面像識別確認系統，采用MIT技術　　Miros公司：Trueface及eTrue身份驗證系統，其核心技術為神經網絡　　C-VIS公司：面像識別確認系統　　Banque-Tec.公司：身份驗證系統　　VisageGallerys：身份認證系統，基于MIT媒體實驗室的Eigenface技術　　PlettacElectronics：FaceVACS出入控制系統　　BioID系統：基于人臉、唇動和語音三者信息融合的Biometrics系統1234下一頁>余下全文

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