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E3S网页汇编
卷积3872023
可再生能源技术智能工程国际会议 |
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文章号 | 05001 | |
页数 | 12 | |
段内 | 信息隐蔽性 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202338705001 | |
在线发布 | 2023年5月15日 |
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38705001 (2023)
面部识别深学习
Mepco Schlenk工程学院,印度泰米尔纳德邦Sivakasi
*对应作者 :kbanumalar@mepcoeng.ac.in
识别人主要依赖面部特征,这些特征甚至辨别同型双生面部识别对辨别个人至关紧要生物度认证技术,特别是面部识别系统,用于验证个人身份现代应用中,例如电话解锁系统、犯罪识别系统和家庭安全系统中,这种技术越来越受欢迎依赖面部图像而非外因像卡或键,这种方法被认为比较安全识别人过程包括两个基本步骤:人脸检测和人脸识别文章深入概念开发面部识别系统使用PythonOpenCV库深学习由于其异常精度 深学是一种理想方法 面部识别拟方法涉及使用Haar级联技术检测脸部,随后是脸部识别步骤面部特征通过CNN方法与线性二进制直方图算法组合提取求学标记为表情报到和报到时间必须合法否则表情显示为未知
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