人脸识别一体机 小区单位人脸识别高识别率 智能人脸识别
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像：不同的人脸图像都能通过摄像镜头下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的。当用户在设备的拍摄范围内时，设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的，它把一些比较弱的分类合在一起，组合出新的很强的分类。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
"绿色潇湘项目总廖思难介绍，塑料类垃圾大都难以分解，经风日晒雨淋慢慢碎解成小片状进入河流、库区，污染们的饮用水水源。记者了解到，截至目前，绿色潇湘“净滩百平米"行动共计测记录约77738平方米的河滩(湘江流域为主)垃圾。根据69次有效统计，排名的垃圾种类中，纸袋或塑料袋，仅低于的烟蒂。此外，随着外卖、网购盛行，大量的快递包装的回收问题引起更多的关注。有人做了个统计：按照每个订单平均使用两个餐盒估算，目前内互联网订餐平台一天使用的塑料餐盒量约达4000万个。
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