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人脸识别技术跨越了图像处理、模式识别、计算机视觉、生物学、神经生理学和神经网络等诸多学科，同指纹识别、虹膜识别等同属于生物特征识别技术范畴，但是人脸识别同这些生物识别技术相比，更具有采集方便，隐蔽性好等特点，所以在安防监控领域、多媒体检索以及人机交互方面有着广泛地应用。
建议： 方言识别能力弱，这个确实不好解决作者： 老杨
语音识别技术，也称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR），可以基于机器识别和理解，将语音信号转变为文本或命令。语音识别支持的输入文件格式有 wav 或 pcm。语音识别当前仅支持对普通话的识别。语音识别输入时长不能超过 20s。
前言 本项目为IOT实验室人员签到考勤设计，系统实现功能： 人员人脸识别并完成签到/签退考勤时间计算保存考勤数据为CSV格式（Excel表格） PS：本系统2D人脸识别，节约了繁琐的人脸识别训练部分，简洁快捷 该项目为测试版，
目前国内的镜像源有如下： 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple
早期的人脸识别技术与照片识别漏洞早期的人脸识别算法主要依赖于二维图像分析，即通过对人脸图像中的特征点进行比对以确定个人身份。在这种情况下，如果使用高质量的正面面部照片，确实有可能骗过一些简单或者不完善的人脸识别系统，因为这些系统可能未包含活体检测机制，仅比较静态特征就做出决策。
这种算法的主要优点是识别准确率高，但是需要手动设计规则和词库，开发周期较长，且对于不同地区的方言和口音适应性较差。基于统计学习的算法主要是利用大量的语音数据和文本数据进行训练，通过机器学习算法和深度学习算法等手段，让系统自动学习出语音特征和语言规则，从而实现语音识别。
在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。
这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。
4 PCA-SⅤＭ人脸识别模型的测试 测试时，首先读取测试数据，类似于处理训练数据，需要对测试数据进行降维和归一化处理，然后利用训练所得的模型对测试数据集进行分类识别。将识别结果与本身自带的标签(即这是第几个人的人脸图片)进行比对，可以获得识别准确率。
一、Fisher分类手写数字识别简介 1引言 手写体数字识别在过去的几十年里一直是模式识别领域的研究热点
再单独截取出粗识别的结果并进行细识别,定位出刻度,获得计算所需要的圆心信息和刻度信息,最终结合这两步计算出读数。
这里需要一个小抄： 人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。
补： 昨天又将样本扩大进行了训练，识别正确率有了明显提升。
人脸识别用的是这个cplusplus/level2_simple_inference/n_performance/1_multi_process_thread/multi_channels_rtsp · Ascend/samples - 码云 - 开源中国 (gitee.com)
Servicecomb结合人脸识别API实现人脸识别
Servicecomb结合人脸识别API实现人脸识别
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