車牌識(shí)別系統(tǒng)門禁舊小區(qū)抬桿系統(tǒng)車輛識(shí)別智能系統(tǒng)而通過(guò)車牌識(shí)別系統(tǒng)，可以將經(jīng)常逃漏費(fèi)車輛、自動(dòng)識(shí)別通緝查找自動(dòng)識(shí)別輛的信息放入黑名單庫(kù)，當(dāng)該車牌車輛通過(guò)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)報(bào)監(jiān)控人員可以立即通知相應(yīng)部門進(jìn)行辦理；井陘車牌識(shí)別系統(tǒng)門禁舊小區(qū)抬桿系統(tǒng)車輛識(shí)別智能系統(tǒng)是其中*為重要的一部分，車牌識(shí)別的優(yōu)劣直接影響了卡口系統(tǒng)的整體性能，而識(shí)別速度是其*為重要的一個(gè)技術(shù)指標(biāo)；井陘車牌識(shí)別系統(tǒng)門禁舊小區(qū)抬桿系統(tǒng)車輛識(shí)別智能系統(tǒng)國(guó)內(nèi)比較典型的識(shí)別系統(tǒng)有:上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)系研究的基于彩色分割的牌照自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，華中科技大學(xué)研究的基于模板匹配和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的牌照識(shí)別系統(tǒng)、浙江大學(xué)圖形圖像研究研究的“車牌通”產(chǎn)品.井陘車牌識(shí)別系統(tǒng)門禁舊小區(qū)抬桿系統(tǒng)車輛識(shí)別智能系統(tǒng)車牌識(shí)別相機(jī)采用嵌入式一體化設(shè)計(jì)：秉承嵌入式一體化理念，將高清成像、圖像采集、車牌識(shí)別、圖像壓縮、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等多項(xiàng)功能集成在嵌入式高清車牌識(shí)別相機(jī)DSP智能相機(jī)平臺(tái)之上。


智能車牌識(shí)別一體機(jī)工程識(shí)別數(shù)據(jù)：人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來(lái)驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。人臉識(shí)別配合程度：現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。

人臉識(shí)別系統(tǒng)的三大關(guān)鍵技術(shù)：1、人臉識(shí)別系統(tǒng)基于特征的人臉檢測(cè)技術(shù)：基于對(duì)人臉的顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進(jìn)行人臉檢測(cè)技術(shù)。2、人臉識(shí)別系統(tǒng)基于模板匹配人臉檢測(cè)技術(shù)：從已存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取人臉模板，然后采取模板匹配策略，把抓取到的人臉圖像與從模板庫(kù)中提取到的模板進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配相關(guān)性的高低和所匹配的模板大小來(lái)確定人臉大小以及位置信息。3、人臉識(shí)別系統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)技術(shù)：通過(guò)對(duì)于“人臉”和“非人臉”的圖像或視頻流進(jìn)行大量的搜集構(gòu)成人臉正、負(fù)樣本，并自動(dòng)存入到人臉樣本庫(kù)中，利用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)強(qiáng)化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉和非人臉的模式進(jìn)行檢測(cè)和分類。

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