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    2020-9-22

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人脸识别-局部二值模式(local binary patterns,lbp)

局部二值模式(local binary patterns lbp)是计算机视觉领域里用于分类的视觉算子。lbp,一种用来描述图像纹理特征的算子,合肥人脸识别,该算子由芬兰奥卢大学的t.ojala等人在1996年提出()。2002年,人脸识别系统,t.ojala等人在pami上又发表了一篇关于lbp的文章()。这一文章非常清楚的阐述了多分辨率、灰度尺度不变和旋转不变、等价模式的改进的lbp特征。lbp的---思想就是:以中心像素的灰度值作为阈值,与他的领域相比较得到相对应的二进制码来表示局部纹理。







人脸识别-fisherface算法

线性鉴别分析在降维的同时考虑类别信息,由统计学家sir r. a.fisher1936年发明()。为了找到一种特征组合方式,达到zui大的类间离散度和zui小的类内离散度。这个想法很简单:在低维表示下,相同的类应该紧紧的聚在一起,人脸识别一体机设备,而不同的类别尽量距离越远。1997年,belhumer成功将fisher判别准则应用于人脸分类,提出了基于线性判别分析的fisherface方法()。







新型ai红外人体测温人脸识别仪的优势

zui近,很多小区、写字楼都开始采购ai红外人体测温人脸识别仪,因为ai红外人体测温人脸识别仪相比传统的人脸识别仪,不仅识别更快,体验好,同时在新型冠状肺1炎---的当下,可有效减少小区大门或者单元门人们经常接触的风险,减少---的传播,小区人脸识别,同时在人脸识别设备上加入体温检测模块,在人员进出的时候完成体温的检测,获取人员体温信息来判断是否有异常人员等问题,提高人员管理的效率。







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