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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。
人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、、公安、边检、、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2、电子护照及身份证。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4、自助服务。
5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
人脸识别问题中x是图像，当然图像在计算机中的存储方式是数字矩阵对应图像的像素点阵，比如1024×768等等，而每个像素点是用数值来表示RGB或者黑白灰，不同的图像所对应的数字矩阵是不同的，但在数值分布上会呈现出一定的特征，比如人脸和五官，不管出现在图像中的哪个位置，对应的数值都会有一定的规律。
当前主流的人脸识别算法，在进行人脸识别核心的人脸比对时，主要依靠人脸特征值的比对。所谓特征值，即面部特征所组成的信息集。我们辨别一个人的特征，可能会记住他是双眼皮、黑眼睛、蓝色头发、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨别和记住的面部特征会比肉眼所能观察到的多很多。
人脸识别算法一般会设定一个阈值作为评判通过与否的标准，该阈值一般是用分数或者百分比来衡量。业界一般采用“认假率（FAR，又称误识率，把某人误识为其他人）”和“拒真率（FRR拒真率，本人注册在底库中，但比对相似度达到不预定的值）”，来作为评判依据。
| 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：生产型 |
| 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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