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Une étude récente sur divers systèmes de surveillance nous a donné une idée de la recherche sur la biométrie douce, qui permet la reconnaissance de visages humains sans contrainte. Elle comprend également d'autres méthodes où la biométrie douce comparative montre des performances de reconnaissance supérieures à celles de la biométrie douce catégorielle. Elle se concentre sur plusieurs études qui ont mis en évidence la capacité de reconnaissance des visages dans des environnements sans contrainte et avec contrainte. Ces études n'abordent la reconnaissance des visages que sous l'angle des…mehr

Produktbeschreibung
Une étude récente sur divers systèmes de surveillance nous a donné une idée de la recherche sur la biométrie douce, qui permet la reconnaissance de visages humains sans contrainte. Elle comprend également d'autres méthodes où la biométrie douce comparative montre des performances de reconnaissance supérieures à celles de la biométrie douce catégorielle. Elle se concentre sur plusieurs études qui ont mis en évidence la capacité de reconnaissance des visages dans des environnements sans contrainte et avec contrainte. Ces études n'abordent la reconnaissance des visages que sous l'angle des attributs généraux en soulevant la question de la faisabilité de la génération automatique d'étiquettes comparatives à partir des images faciales. La reconnaissance faciale divise principalement le visage en plusieurs sections pour mieux reconnaître les caractéristiques du visage. S'il correspond à l'image faciale de la base de données, il sera déverrouillé automatiquement ou bien il sera verrouillé s'il ne trouve aucune caractéristique avec les données existantes. Dans ce projet, nous utiliserons l'algorithme LPBH pour la reconnaissance faciale qui contient le jeu de données LFW et le classificateur HAAR et il inclut également l'Open CV pour l'efficacité des attributs.
Autorenporträt
Gesichtserkennung, maschinelles Lernen.