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芜湖学校人脸识别信息推荐

截至2018年7月2日,我国人脸识别技术专利申请总量达到10404项。其中,发明专利数蕞多,达到6589项,占比为63.33%;实用新型专利数其次,为2591项,占比为24.90%;外观、发明授权专利数占比分别为3.54%、8.23%。 从申请专利数量来看,2007-2017年,我国人脸识别专利申请数量总体上呈上升的趋势。尤其是2014年后,人脸识别专利申请数量大幅增多;
学校人脸识别







截至2018年7月2日,我国人脸识别技术专利申请总量达到10404项。其中,发明专利数蕞多,达到6589项,占比为63.33%;实用新型专利数其次,为2591项,占比为24.90%;外观、发明授权专利数占比分别为3.54%、8.23%。

从申请专利数量来看,2007-2017年,我国人脸识别专利申请数量总体上呈上升的趋势。尤其是2014年后,人脸识别专利申请数量大幅增多;到2017年,人脸识别专利申请数量达到2847项。

从公开专利数量来看,2007-2017年,我国人脸识别专利公开数量总体上呈趋势。2017年,我国人脸识别专利公开数量为2698项,达到近年来蕞大值;截至2018年7月,专利公开数量为2163项。






与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点:

非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”;




非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;

并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;

除此之外,还符合视觉特性:“以貌识人”的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。









人脸识别系统的三大关键技术包括基于特征的人脸检测技术,基于模板匹配人脸检测技术,基于统计的人脸检测技术。

1、基于特征的人脸检测技术

通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。

2、基于模板匹配人脸检测技术

从数据库当中提取人脸模板,接着采取一定模板匹配策略,使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配,由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。

3、基于统计的人脸检测技术

通过对于“人脸”和“非人脸”的图像大量搜集构成的人脸正、负样本库,采用统计方法强化训练该系统,从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。







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