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        非強制性:用戶不需要專門配合人臉采集設備,幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像,人臉識別技術,這樣的取樣方式沒有“強制性”;非接觸性:用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像;
        并發性:在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別;
        除此之外,人臉識別系統,還符合視覺特性:“以貌識人”的特性,以及操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。
        人臉識別系統的研究始于20世紀60年代,80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,人臉識別功能,而*進入初級的應用階段則在90年后期,并且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有的核心算法,并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、系統、視頻圖像處理等多種*技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特征識別的應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智能向工智能的轉化。
        人臉圖像匹配與識別:提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配,通過設定一個閾值,當相似度超過這一閾值,則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較,無錫人臉識別,根據相似程度對人臉的進行判斷。這一過程又分為兩類:一類是確認,是一對一進行圖像比較的過程,另一類是辨認,是一對多進行圖像匹配對比的過程。
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