車牌識別系統(tǒng)門禁舊小區(qū)抬桿系統(tǒng)車輛識別智能系統(tǒng)而通過車牌識別系統(tǒng)，可以將經(jīng)常逃漏費車輛、自動識別通緝查找自動識別輛的信息放入黑名單庫，當(dāng)該車牌車輛通過時，系統(tǒng)會自動報監(jiān)控人員可以立即通知相應(yīng)部門進行辦理；井陘車牌識別系統(tǒng)門禁舊小區(qū)抬桿系統(tǒng)車輛識別智能系統(tǒng)是其中*為重要的一部分，車牌識別的優(yōu)劣直接影響了卡口系統(tǒng)的整體性能，而識別速度是其*為重要的一個技術(shù)指標(biāo)；井陘車牌識別系統(tǒng)門禁舊小區(qū)抬桿系統(tǒng)車輛識別智能系統(tǒng)國內(nèi)比較典型的識別系統(tǒng)有:上海交通大學(xué)計算機系研究的基于彩色分割的牌照自動識別系統(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.井陘車牌識別系統(tǒng)門禁舊小區(qū)抬桿系統(tǒng)車輛識別智能系統(tǒng)車牌識別相機采用嵌入式一體化設(shè)計：秉承嵌入式一體化理念，將高清成像、圖像采集、車牌識別、圖像壓縮、數(shù)據(jù)存儲等多項功能集成在嵌入式高清車牌識別相機DSP智能相機平臺之上。
智能車牌識別一體機工程識別數(shù)據(jù)：人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來驗證算法，不斷提高識別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學(xué)院生物和計算學(xué)習(xí)中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學(xué)計算機與電子工程學(xué)院人臉識別數(shù)據(jù)等。人臉識別配合程度：現(xiàn)有的人臉識別系統(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)的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，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失敗。
人臉識別系統(tǒng)的三大關(guān)鍵技術(shù)：1、人臉識別系統(tǒng)基于特征的人臉檢測技術(shù)：基于對人臉的顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進行人臉檢測技術(shù)。2、人臉識別系統(tǒng)基于模板匹配人臉檢測技術(shù)：從已存儲的數(shù)據(jù)庫中提取人臉模板，然后采取模板匹配策略，把抓取到的人臉圖像與從模板庫中提取到的模板進行匹配，根據(jù)匹配相關(guān)性的高低和所匹配的模板大小來確定人臉大小以及位置信息。3、人臉識別系統(tǒng)基于統(tǒng)計的人臉檢測技術(shù)：通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像或視頻流進行大量的搜集構(gòu)成人臉正、負樣本，并自動存入到人臉樣本庫中，利用統(tǒng)計方法來強化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。
所屬分類：軟件/車牌識別系統(tǒng)
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