Effektive Gesichtserkennung durch maschinelle Intelligenz
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In der schnell wachsenden Welt ist die Gesichtserkennung eine große Herausforderung, da es eine Vielzahl von Gesichtern im Universum gibt und die Komplexität von Geräuschen und Hintergründen die Gesichtserkennung zu einem der wichtigsten Forschungsgebiete macht. Sie hat eine Reihe von Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten. Es werden viele Methoden und Algorithmen vorgeschlagen. Die Gesichtserkennung fällt unter die biometrische Identifizierung wie Iris, Retina, Fingerabdrücke usw. Die Merkmale des Gesichts werden als biometrische Identifikatoren bezeichnet. Die biometrischen Identifikato...
In der schnell wachsenden Welt ist die Gesichtserkennung eine große Herausforderung, da es eine Vielzahl von Gesichtern im Universum gibt und die Komplexität von Geräuschen und Hintergründen die Gesichtserkennung zu einem der wichtigsten Forschungsgebiete macht. Sie hat eine Reihe von Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten. Es werden viele Methoden und Algorithmen vorgeschlagen. Die Gesichtserkennung fällt unter die biometrische Identifizierung wie Iris, Retina, Fingerabdrücke usw. Die Merkmale des Gesichts werden als biometrische Identifikatoren bezeichnet. Die biometrischen Identifikatoren sind nicht leicht zu fälschen, zu verlegen oder weiterzugeben, so dass der Zugang über biometrische Identifikatoren eine bessere und sicherere Möglichkeit bietet, Dienstleistungen und Sicherheit zu bieten. Wir können auch viele intelligente Anwendungen entwickeln, die Sicherheit und Identität bieten können. Wir schlagen eine Arbeit zur Gesichtserkennung vor, bei der bestimmte Algorithmen, nämlich ein zweistufiges neuronales Faltungsnetzwerk (CNN) und eine Support-Vektor-Maschine, für die Klassifizierung von Merkmalen verwendet werden. Das neuronale Faltungsnetzwerk (CNN) dient der Merkmalsextraktion, und mit Hilfe dieses Algorithmus wird versucht, eine genaue und effektive Gesichtserkennung durchzuführen.
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