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人臉識別系統的人臉檢測算法 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,輸出的人臉坐標框為一個正朝上的正方形,但也有一些人臉檢測技術輸出的是正朝上的矩形,或者是帶旋轉方向的矩形。
最近幾年人工智能的發展可謂是迅速,剛開始人臉識別只是應用在打卡機上,隨著近幾年人臉識別技術的發展,已經在多個行業中得到應用。
人臉識別系統的人臉檢測算法
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,輸出的人臉坐標框為一個正朝上的正方形,但也有一些人臉檢測技術輸出的是正朝上的矩形,或者是帶旋轉方向的矩形。
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掃描,再逐個判定候選區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、圖像內容相關。開發過程中,我們可以通過設置“輸入圖像尺寸”、或“最小臉尺寸限制”、或“人臉數量上限”的方式來加速算法。

大多智慧社區系統平臺多為社區定制都是運用企業開發的軟件系統,但各運營平臺的協議標準不一致,不同廠家的硬件很難做到相互兼容,大規模智慧社區覆蓋過程中,各系統的協同集成發展受到影響,客戶自己的個性化需求也難以得到很好滿足。
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