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人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,人脸识别,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。
3.感应线圈绕好通电后线圈会产生低频振荡。当有金属进入线圈时,磁力线受影响磁场减弱被磁电感应器拾取,产生相应动作。感应线圈的感应强度与线圈的匝数和线圈的形状有很大的关系。线圈匝数太多输入感抗大,人脸识别考勤,造成开路;匝数太少输入感抗小,造成短路。这两种情况会使磁电感应器的工作指示灯快速闪动。一般的匝数是6-8圈。
在人脸识别中,类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,人脸识别算法,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类内变化(intra-class difference)。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。主要用途人脸识别主要用于身份识别人脸识别主要用于身份识别。
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