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11【操作步骤&问题现象】1、使用动态AIPP转模型（主要是动态调整均值和方差系数），输入RGB图片的原始数据推理结果异常；2、去掉AIPP转模型，输入RGB图像后使用软件做减均值再乘系数（与动态AIPP设置的均值和方差系数相同），输入推理为FP32的数据推理结果正常，【截图信息】
例如，将LBP算子用于纹理分类或人脸识别时，常采用LBP模式的统计直方图来表达图像的信息，而较多的模式种类将使得数据量过大，且直方图过于稀疏。因此，需要对原始的LBP模式进行降维，使得数据量减少的情况下能最好的代表图像的信息。
点击“开始运行”按钮调用的是主函数face.m， 对人脸数据进行处理； 点击“选择照片”按钮调用子函数GUl open， 用户可以在相应的文件路径下选择人脸照片； 点击“人脸识别”按钮调用子函数GUI reg， 通过每张图片所对应的标签来进行匹配， 从而得出识别结果。
/YOLOV3_coco_detection_picture/在这个代码下面2、ATC模型转换的时候没有找到aipp_nv12.cfg配置文件【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
[J].科技视界. 2021,(07) [6]张娜,刘坤,韩美林,陈晨.一种基于PCA和LDA融合的人脸识别算法研究[J].电子测量技术. 2020,43(13) [7]陈艳.基于BP神经网络的人脸识别方法分析[J].信息与电脑(理论版). 2020,32(23) [8]戴骊融,陈万米
功能说明 本节定义了人脸识别服务上报云监控服务的监控指标的命名空间、监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索人脸识别服务产生的监控指标和告警信息。
人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
*- coding: utf-8 -*-import cv2import imutilsfrom crop_img import crop_and_save_imageimport datetime# 加载摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)# 创建人脸检测器face_cascade
修改成使用dvpp和aipp读取图片和做resize、归一化等预处理操作后速度快了很多，但结果出错。
获取代码方式2： 完整代码已上传我的资源：【人脸识别】基于matlab人脸识别检测脸、眼、鼻子和嘴【含Matlab源码 178期】 备注： 订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得1份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）； 二、部分源代码 reqToolboxes = {'Computer
Serverless人脸识别应用页面
PCA已在人脸识别和图像压缩等领域得到了广泛应用。PCA相关的数学概念•标准差公式为为标准差 在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。
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。
Part 04 人脸识别人脸识别是人脸比对的过程，通过比对提取的人脸特征获两个人脸的相似度，判断方法为比较两个特征间的欧式距离(L2距离)或者余弦距离(cosine距离)：L2距离越小，相似度越高;cos距离夹角越小，cos距离越大相似度越高。
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。
尝试了人脸识别案例（https://github.com/Atlas200dk-test/sample-facedetection）分析, 但presenter显示的画面和camera会有5到10秒的时间差, 照理说应该是实时realtime的没错吧？
一 登录人脸识别管理控制台。二 在左侧导航栏中选中“服务列表”，选择“管理与部署 > 云监控服务 ”。三 展开左侧导航树的“云服务监控”，单击待查看的云服务。四 单击操作列“查看监控指标”，进入指标监控页面。五 在监控区域，您可以通过选择时长，查看对应时间的监控数据。
AIPP分为静态AIPP和动态AIPP，在使能AIPP功能时，您只能选择静态AIPP或动态AIPP方式来处理图片，不能同时配置静态AIPP和动态AIPP两种方式，使能AIPP时可以通过aipp_mode参数控制。
如果有配置AIPP，无论静态AIPP还是动态AIPP，最终生成离线模型的输入大小（即input_size）均会被Crop、Padding等操作影响。
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