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躲在WC数钱
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davidzeng168

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现在科技越来越发达,人脸识别已经广泛应用于各个领域,手机可以用人脸识别解锁,人脸识别支付,人脸识别完成考勤打卡等等,人脸识别适用的频率越来越高,使用领域也越来越广泛。深圳市添越智创科技有限公司研发的新一代动态人脸识别管理系统拥有200 万双目摄像头,1.2 米清晰识别,万人库正确识别率大于 99%,系统与公安系统,第三方系统自由对接,配合双目活体算法,识别效果快,准,狠!可能在未来一两年,你会在需要人脸识别的地方畅通无阻,你无法了解自己的脸部信息是被自己提交过信息的应用或者产品共享了,还是在某个有摄像头的地方,被动的提交了,信息就如同电话号码,简历信息一样,无隐私可言,不可避免的被大量商业机构获得。互联网巨头不断推动,越来越多的人脸识别选项出现在消费者面前,尽管知道存在风险,但是仍然有超过六成以上的中国网民愿意尝试人脸识别。毋庸置疑的是,“互联网+”必将成为以后的发展趋势,作为一种新型的智能安全控制系统,添越智创人脸识别门禁系统不仅赋予每一道门智能、安全、便捷的特性,更推动门禁技术不断更新迭代,产业随智能化建设加速推进,真正的实现“智慧城市”。

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哆啦Y梦

可以越用越好用,因为会根据实际情况进行调整

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杜嘉班纳Ricky

传统的就是比较简单的,深度的就是比较复杂的,应该这样理解吧!

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笔岸四叶草

传统方法中特征提取主要依赖人工设计的提取器,需要有专业知识及复杂的调参过程,同时每个方法都是针对具体应用,泛化能力及鲁棒性较差。深度学习主要是数据驱动进行特征提取,根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示,其对数据集的表达更高效和准确,所提取的抽象特征鲁棒性更强,泛化能力更好,并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大,算力要求较高。

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duanxuehan

直接 google scholar,age estimation,很多文献,新的旧的,都出来了Y Fu, et al. Age synthesis and estimation via faces: A survey [J]. IEEE Transaction on PAMI, 2010, 32(11): 1955 - 1976. 这篇不错,综述

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往昔岁月

确实,不知道是不是水军呀。具体回答你这个问题,至少要几千个子才能说明白。

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sunshieeos

我建议你去看看这些网址。可能有。

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