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发布时间:2020-09-16 11:53:44
展会人脸识别系统,人脸识别会展新生态圈
会展行业既是人工智能技术的应用典范和广泛推广的先天伙伴,同时又是全社会体验科技创新变革的一个缩影。如何驾驭人脸识别在相关行业的应用,实现互联互通?在初期阶段,有***认为下述三个方面将承载人脸识别与整个社会行为的有效联动:
在整个社会公共管理中,例如安防等,会展业的人脸识别须纳入到社会秩序和有效管理的“应用场景”中,即人脸识别对接于整个社会运营和城市管理的范畴,这也是人工智能的必然路径;
人脸识别的研究不断深入
人脸识别的研究不断深入,研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题,主要包括以下四个方面的研究:1)提出不同的人脸空间模型,包括以线性判别分析为代表的线性建模方法,以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。2)深入分析和研究影响人脸识别的因素,包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3)利用新的特征表示,包括局部描述子(Gabor Face, LBP Face等)和深度学习方法。4)利用新的数据源,例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
人脸识别的基本思想是比较类似的
其实人脸识别的基本思想是比较类似的,都是要将图像中的特征提取出来,转换到一个合适的子空间里,然后在这个子空间里衡量类似性或分类学习。但问题在于,对客观世界采用怎样协调统一且有成效的表示法?我们要找到怎样合适的子空间,怎样去分类,才能区分不同类,聚集相似的类别?为解决这些问题,衍生出了很多种方法和解决方案。所以说,我们所说的人脸识别技术是笼统的,事实上,这是一个很多技术和方法的集合。
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