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智能算法

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人脸识别经典算法：特征脸方法（Eigenface）

人脸识别编程算法

特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在之前的文章中已经讲过了。直接上特征脸方法的步骤：步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不同人的人脸的图像，但是看着怎么不像呢，难道我有脸盲症么），如下图所示哦。每张图像可以转换成一个N维的向量（是的，没错，一个像素一个像素的排成一行就好了，至于是横着还是竖着获取原图像的像素，随你自己，只要前后统一就可以），然后把这M个向量放到一个集合S里，如下式所示。

2018-04-03

4.4K0

机器视觉与计算机视觉的区别？

人工智能深度学习人脸识别

计算机视觉与机器视觉，首先是应用场景不一样，就像@Vinjn张静回答的那样：你把摄像头对着人就是CV，对着车间就是MV。计算机视觉和机器视觉应用场景不同，就像拉货车和载客车是的，侧重点不同而已，一个侧重人工智能分支，一个侧重工业应用！简单说起来的话，计算机视觉偏重于深度学习并且偏向软件，机器视觉偏重于特征识别同时对硬件方面要求也比较高，不过随着对智能识别要求越来越高的发展，这两个方向毕竟会互相渗透互相融合，区别也仅仅限于应用领域不同而已。其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很

2018-04-03

3K0

人脸识别应用之“变脸”

人脸识别微信深度学习

“照片分享”是社交场景中比重很大的一部分，当然现在来看视频(特别是短视频)也变得越来越多，而照片又以人像为主，所以我们看到如QQ空间、微博、微信朋友圈里，自拍、合影占据着大量的版面。人脸相关的应用也越来越多：如相机中嵌入人脸检测，拍照时实时将人脸标注出来；又比如一些相册应用，能根据人脸识别进行照片分类；再比如支付宝的扫脸登录，将人脸作为个人身份ID。这些应用都以人脸检测、人脸识别技术为基础，检测指将人脸定位出来，找到人脸所在位置，而识别则是匹配出这个人脸是谁，不过通常我们将这两项技术统称为人脸识别。随着深

2018-04-02

3.6K0

人脸识别简史与近期进展

人脸识别编程算法深度学习

自动人脸识别的经典流程分为三个步骤：人脸检测、面部特征点定位（又称Face Alignment人脸对齐）、特征提取与分类器设计。一般而言，狭义的人脸识别指的是"特征提取+分类器"两部分的算法研究。在深度学习出现以前，人脸识别方法一般分为高维人工特征提取（例如：LBP,Gabor等）和降维两个步骤，代表性的降维方法有PCA, LDA等子空间学习方法和LPP等流行学习方法。在深度学习方法流行之后，代表性方法为从原始的图像空间直接学习判别性的人脸表示。一般而言，人脸识别的研究历史可以分为三个

2018-04-02

1.7K0

刷脸支付？机器人还没炼成“火眼金睛”

人工智能人脸识别

此次的人机大战，代表人类出战的是有着“鬼才之眼”之称的王昱珩，与他对垒的是支付宝旗下的人工智能生物识别机器人“蚂可”，他们的识别对象是数百名网红，根据选定的网红照片找出对应的网红。众所周知，网红的特征

2018-04-02

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出入境检查仅需17秒人脸识别成未来新趋势

随着社会的发展，越来越多的人选择飞机出行，飞机方便快捷，更是成为人们跨国出行首眩近年来国内各大机场旅客吞吐量在不断增长，人们往往把很多时间花费在通关排队上，安全审查也面临越来越大的挑战。安全与快捷是民航部门永恒的诉求。为了解决这一课题，NEC推出了基于生物识别技术的全自动快速通关系统——BioFAST，该系统大大缩短了通关时间，通过对面部及指纹的识别，将出入境时边防检查的时间缩短到17秒，登机审查也只需3秒，在非常短的时间内实现人证合一的审查，不仅减轻机场滞留的困扰，也为出入境安全检查提供了保障。 📷

2018-04-02

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