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手机考勤系统的行业须知「多图」

发布者:点点时光(武汉)科技有限公司  时间:2021-8-30 






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人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性,是指该识别方式同人类甚至其他生物进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺。人脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被-欺-。不只是人有识别和区分数百万张不同面孔的先天能力,计算机现在也正在迎头赶上人的这种能力。








人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至-领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。相似性,不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。易变性人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件例如白天和夜晚,室内和室外等、人脸的很多遮盖物例如口罩、墨镜、头发、胡须等、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中,类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化inter-class difference,而称第二类变化为类内变化intra-class difference。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。产品适用于中职以上学校的查寝、查课、查自习、查锻炼,查实习,会议签到、活动报名与签到等各类考勤场合。









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