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  • 人脸识别系统个组成部分

    千次阅读 2019-08-13 08:30:23
    人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 人脸图像采集及检测 人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、...

    三,技术流程

    人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

    人脸图像采集及检测

    人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,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采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集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。

    主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。

    人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最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。

    人脸图像预处理

    人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机 干扰,往往不能直接使用,必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补 偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

    人脸图像特征提取

    人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

    基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述,可作为识别人脸的重要特 征,这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

    人脸图像匹配与识别

    人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输 出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一 进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。

    四,识别算法

    一般来说,人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸 图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。

    人脸识别算法分类

    基于人脸特征点的识别算法(Feature-based recognition algorithms)。

    基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-based recognition algorithms)。

    基于模板的识别算法(Template-based recognition algorithms)。

    利用神经网络进行识别的算法(Recognition algorithms using neural network)。

    基于光照估计模型理论

    提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上,进行相应的光照补偿和光照平衡策略。

    优化的形变统计校正理论

    基于统计形变的校正理论,优化人脸姿态;强化迭代理论

    强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展;

    独创的实时特征识别理论

    该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理,从而可以在识别速率和识别效能之间,达到最佳的匹配效果

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  • UNIX系统中进程由哪三部分组成

    千次阅读 2015-10-03 10:42:15
    在UNIX系统中进程由以下三部分组成:①进程控制块PCB;②数据段;③正文段。  UNIX系统为了节省进程控制块所占的内存空间,把每进程控制块分成两部分。一部分常驻内存,不管进程是否正占有处理器运行,系统经常...
    在UNIX系统中进程由以下三部分组成:①进程控制块PCB;②数据段;③正文段。
                   UNIX系统为了节省进程控制块所占的内存空间,把每个进程控制块分成两部分。一部分常驻内存,不管进程是否正占有处理器运行,系统经常会对这部分内容进行查询和处理,常驻部分内容包括:进程状态、优先数、过程特征、数据段始址、等待原因和队列指针等,这是进行处理器调度时必须使用的一些主要信息。另一部分非常驻内存,当进程不占有处理器时,系统不会对这部分内容进行查询和处理,因此这部分内容可以存放在磁盘的对换区中,它随用户的程序和数据部分换进或换出内存。
                   UNIX系统把进程的数据段又划分成三部分:用户栈区(供用户程序使用的信息区);用户数据区(包括用户工作数据和非可重入的程序段);系统数据区(包括系统变量和对换信息)。
                   正文段是可重入的程序,能被若干进程共享。为了管理可共享的正文段,UNIX设置了一张正文表,每个正文段都占用一个表目,用来指出该正文段在内存和磁盘上的位置、段的大小以及调用该段的进程数等情况。
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  • Hadoop的组成主要分为三个部分,分别为最著名的分布式文件系统(HDFS)、MapReduce框架、储存系统(HBase)等组件。 HDFS:数据切割、制作副本、分散储存 HDFS会把一个文档切割成好几个小区块、制作副本,...

    通俗来讲,Hadoop是由Apache软件基金会所开发出来的开放源代码分布式计算技术,是以Java语言开发,专门针对大量且结构复杂的大数据分析所设计,其目的不是为了瞬间反应、撷取和分析数据,而是通过分布式的数据处理模式,大量扫描数据文件以产生结果。其在效能与成本上均具有优势,再加上可通过横向扩充,易于应对容量增加的优点,因而备受瞩目。

    Hadoop的组成主要分为哪三个部分,主要有什么影响?

    Hadoop不需要使用商业服务器,在一般个人计算机上就能运转。用户可利用网络连接两台以上的电脑组成服务器群,即所谓的“丛集”,丛集内的主机会分工合作处理数据。随着需要处理的数据量越来越大,只要不断增加计算机数量,而不需修改应用程序代码,就能立即提高Hadoop的运算能力。

    总而言之,Hadoop可以用更低的成本,得到更高的运算效能,提高数据分析的能力,也难怪有些人称Hadoop为大数据的救星,这说法虽然夸张,但却有几分真实,因为通过Hadoop,就算资金不够雄厚的个人或组织,也能分析大量的结构与非结构数据。

    Hadoop的组成,Hadoop的组成主要分为三个部分,分别为最著名的分布式文件系统(HDFS)、MapReduce框架、储存系统(HBase)等组件。

    Hadoop的组成主要分为哪三个部分,主要有什么影响?

    HDFS:数据切割、制作副本、分散储存

    HDFS会把一个文档切割成好几个小区块、制作副本,然后在Hadoop的服务器群集中跨多台计算机储存副本,文档副本通常预设为3份,该设定可以自行更改。除此之外,HDFS的理念是其认为移动运算到数据端通常比移动数据到运算端来得成本低,这是由于数据的位置信息会被考虑在内,因此运算作业可以移至数据所在位置。

    Hadoop的组成主要分为哪三个部分,主要有什么影响?

    MapReduce:拆解任务、分散处理、汇整结果

    MapReduce是由Map和Reduce组成,Map为分布式计算数据,Reduce则是负责汇整Map运算完的结果并输出。由于将一份数据分成多份储存和运算,本来一台计算机的工作可以被分工合作,所以速度当然可以快很多。

    更厉害的是当某副本毁损时,MapReduce还会自动侦测,改派另一个副本执行任务。因为Hadoop一般是在计算机上运转,计算机的故障率比商业服务器高出许多,所以这种容错的功能非常重要,当丛集中有计算机毁损时,才能继续执行任务。

    简单来说,Hadoop借由把数据切割、分散存放和处理的方式,让丛集内每台计算机只需处理小部分的任务,大大提高了数据分析的效率,再加上可以同时处理结构和非结构的数据格式、相对便宜的建置成本及容错的特点,使之成为大数据分析很重要的技术。

    Hadoop的组成主要分为哪三个部分,主要有什么影响?

    HBase:分布式储存系统

    HBase是Hadoop所使用的数据库,可在随机且实时地读写超大数据集时使用。HBase是一种分布式储存系统,并且具备可用性、高效能、以及容易扩充容量及效能的特性。HBase适用于在数以千计的一般等级服务器上储存PB级的数据,其中以Hadoop分布式文件系统(HDFS)为基础,提供类似Bigtable的功能,HBase同时也提供了MapReduce程序设计的功能。

    Hadoop的影响力,就是说,Hadoop丛集可扩充至PB甚至是EB的容量,过去只能仰赖抽样数据进行分析的企业数据分析师及营销人员,现在能将所有相关的数据纳入一起分析,再加上处理速度与日俱进,可借由反复进行分析或测试各种不同的查询条件,进而获得过去无法取得的更有价值的洞见与信息。

    大数据的学习从Hadoop开始,以上简单说了Haddop的主要组成部分

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  • RFID系统主要由射频标签和射频识读器组成,接下来,将为大家一一介绍。 射频标签,射频标签是信息载体,一般由调制器、编码发生器、时钟、存储器及天线组成。通常射频标签是安装在被识别对象上,存储被识别对象的...

    RFID系统主要由射频标签和射频识读器组成,接下来,将为大家一一介绍。

    射频标签,射频标签是信息载体,一般由调制器、编码发生器、时钟、存储器及天线组成。通常射频标签是安装在被识别对象上,存储被识别对象的相关信息。标签存储器中的信息可由识读器进行非接触读/写,射频标签分类,射频标签的分类有多种方式。根据射频标签有无电源可分为有源标签和无源标签两类。根据射频标签的读写方式可分为只读型标签和读写型标签两类。

    根据射频标签的工作方式可分为主动式、被动式和半被动式三种类型。主动式是指:含有电源,能主动发射数据给识读器的标签,被动式是指:不含有电源,被触发后才能发射数据给识读器的标签。半被动式是指:含有电源、被触发后才能发射数据给识读器的标签。

    根据射频标签的工作可分为低频标签、高频标签、超高频标签和微波标签四类。

    根据封装形式的不同,可分为信用卡标签、线条标签、纸状标签、玻璃标签、圆形标签及特殊用途的异形标签等。射频标签还可根据工作距离分为远程标签、近程标签、超近标签三类。工作距离在100cm以上的标签为远程标签,工作在距离10cm-100cm的标签称为近程标签,工作距离在0.2cm~10cm的标签称为超近程标签。

    射频识读器,射频识读器是获取信息的装置。射频标签和射频识读器之间利用感应、无线电波或微波进行非接触双向通信,可以实现对标签识别码和内存数据的读出或写入操作。典型的识读器包含有高频模块(发送器和接收器)、控制单元以及阅读器天线。

    RFID的分类:一般来讲,RFID系统有如下几种不同的分类方式。

    1.根据使用频率分类,按照使用频率,可以分为高频系统和低频系统。

    2.根据电子标签有无电池分类,根据电子标签有无电池为其供电,分为有源系统和无源系统。

    3.根据读取电子标签数据的技术实分类。依据读取电子标签数据的技术实现手段,分为广播发射式、倍频式和反射调制式。

    4.根据电子标签内的信息注入方式分类。根据电子标签内保存的信息注入方式,分为集成电路固化式、现场无线改写式和现场有线改写式。

    RFID工作原理和工作流程

    射频识别技术的工作原理,识读器在一个区域发射能量形成电磁场,射频标签经过这个区域检测到识读器的信号后发送存储的数据,识读器接收射频标签发送的信号,解码并校验数据的准确性以达到识别的目的,RFID的工作分为电磁方式和微波方式。

    射频识别系统工作流程

    1.射频识读器经过天线向外发射无线电载波信号。

    2.当射频标签进入发射天线的工作区时,射频标签被激活后便将自身信息经天线发射出去

    3.系统的接收天线接收到射频标签发出的载波信号,经天线的调节器传给识读器。射频识读器对接到的信号进行解调解码,送后台计算机控制器

    4.计算机控制器根据逻辑运算判断射频标签的合法性,针对不同的的设定做出相应的处理和控制,发出指令信号控制执行机构的动作。

    5.执行机构按计算机的指令动作。

    6.通过计算机通信网络,将各个的监控点连接起来,构成总控的信息平台,然后根据不同的项目可以设计不同的软件来实现不同的功能
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    一文读懂RFID技术!3种类型、6个领域、7大优点
    http://www.duozhishidai.com/article-12710-1.html
    RFID传感技术在消费领域的应用及前景分析
    http://www.duozhishidai.com/article-7745-1.html
    RFID是什么,RFID的安全知识有哪些?
    http://www.duozhishidai.com/article-1818-1.html


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信息系统三个主要组成部分