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人臉識別系統(tǒng)的人臉檢測算法 人臉檢測算法的輸入是一張圖片,輸出是人臉框坐標(biāo)序列(0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框)。一般情況下,輸出的人臉坐標(biāo)框為一個正朝上的正方形,但也有一些人臉檢測技術(shù)輸出的是正朝上的矩形,或者是帶旋轉(zhuǎn)方向的矩形。
最近幾年人工智能的發(fā)展可謂是迅速,剛開始人臉識別只是應(yīng)用在打卡機上,隨著近幾年人臉識別技術(shù)的發(fā)展,已經(jīng)在多個行業(yè)中得到應(yīng)用。
人臉識別系統(tǒng)的人臉檢測算法
人臉檢測算法的輸入是一張圖片,輸出是人臉框坐標(biāo)序列(0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框)。一般情況下,輸出的人臉坐標(biāo)框為一個正朝上的正方形,但也有一些人臉檢測技術(shù)輸出的是正朝上的矩形,或者是帶旋轉(zhuǎn)方向的矩形。
常見的人臉檢測算法基本是一個“掃描”加“判別”的過程,即算法在圖像范圍內(nèi)掃描,再逐個判定候選區(qū)域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計算速度會跟圖像尺寸、圖像內(nèi)容相關(guān)。開發(fā)過程中,我們可以通過設(shè)置“輸入圖像尺寸”、或“最小臉尺寸限制”、或“人臉數(shù)量上限”的方式來加速算法。
大多智慧社區(qū)系統(tǒng)平臺多為社區(qū)定制都是運用企業(yè)開發(fā)的軟件系統(tǒng),但各運營平臺的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)不一致,不同廠家的硬件很難做到相互兼容,大規(guī)模智慧社區(qū)覆蓋過程中,各系統(tǒng)的協(xié)同集成發(fā)展受到影響,客戶自己的個性化需求也難以得到很好滿足。
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