通信電纜 網絡設備 無線通信 云計算|大數據 顯示設備 存儲設備 網絡輔助設備 信號傳輸處理 多媒體設備 廣播系統(tǒng) 智慧城市管理系統(tǒng) 其它智慧基建產品
深圳市中捷智安科技有限公司
深圳市中捷智安科技有限公司
暫無信息 |
閱讀：118發(fā)布時間：2022-2-20
人臉識別翼閘基于機器學習的人臉識別方法
人臉識別翼閘基于機器學習的人臉識別方法，此方法需要提前建立好特征庫，再通過機器自學逐漸完善算法。隨著學習的不斷進行，機器自學得出人臉特征分布規(guī)律，同時也自學得出對人臉特征的判斷方法及公式。Kohonen 提出了一種基于人工神經網絡的算法思路，傳統(tǒng)的神經網絡學習，學習到的人臉特征絕大部分是低階特征。
深度學習提供了可以進行高階特征學習的方法和途徑，深度學習可以在傳統(tǒng)學習的基礎上繼續(xù)學習，將傳統(tǒng)學習的低層次輸出，作為深度學習的高層次輸入，通過層級與層級間的躍進，從傳統(tǒng)學習的大量數據中，逐步深度學習到可以準確表達傳統(tǒng)學習輸入數據的特征公式，并使用這些特征公式，進行相對應的人臉或其它圖像進行檢測和識別，理論上可以完成人臉識別任務。目前，典型的深度學習模型有深度信念網絡、卷積神經網絡、去噪自編碼網絡和遞歸神經網絡。
以上是針對機器學習的人臉識別方法詳細分析，目前算法的識別準確度已經達到了很高的水平，但往往在實際應用中會受到不可避免的因素干擾和制約，所以還需要深度學習提升識別的專業(yè)性和人性化，這個過程除了設計者要考慮，使用者也要參與進來，共同商討提升方案，把更優(yōu)的識別方法提煉出來。
智慧城市網 設計制作，未經允許翻錄必究 .? ? ?
請輸入賬號
請輸入密碼