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人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
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。
| 主营行业：电动门 |
| 公司主营：电动伸缩门,电动门 |
| 主营地区：山东 |
| 企业类型：有限责任公司 |
| 注册资金：人民币360万 |
| 公司成立时间：2023-02-22 |
| 经营模式：贸易型 |
| 经营范围：般项目含业技售系机食务,人工含售公在服务不含技术咨询服务;电子艺器件零售;机械零售,用销售子金属制品销售;金属工具销售:五金产品零售;建筑材料销售:特种劳动防护用品销售:电饮、电缆经营:保温材料销售222周结构销售:金属材料销售:特种钢铁材料销售:涂装设备销售:日用品销售:金属链条及其他金属制品销售:日工件零目、批服务、安相服经服售、文术服,营2可自品批发:日用品出租:日用杂品销售;电子元器件批发;建筑工程用机械销售:安防设备销售;智能家庭消咨设备销售:入须品批相项务发:计算机软硬件及辅助设备零售:计算机软硬件及辅助设备批发:工业控制计算机及系统销售:计算机系统服务;计算经经市工经项目批营项目相关批相关相门部门未相经经自经动文仪工理:企零日用服务;X艺务、目、依零用艺工;备销售:智售仪器仪表销售。(除依法须经批准的项目外,凭营业执照批项自主开展经活动经品营项目以相关部门批准文件或许可证件为准) |
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