尤其是新發(fā)布的ArcFace4.0，對(duì)多項(xiàng)算法模型進(jìn)行了升級(jí)，算法精度大幅提升，檢測(cè)的防攻擊能力也得到了增強(qiáng)。

     伴隨新中改革逐步落地，“走班選課”賦予學(xué)生更大的自主權(quán)，同時(shí)也給教室管理、學(xué)生考勤帶來(lái)挑戰(zhàn)。虹軟視覺(jué)開(kāi)放平臺(tái)所提供的視覺(jué)AI技術(shù)，不僅賦能智慧班牌解決了“走班選課”的管理難題，而且貫穿學(xué)、考、管、評(píng)全場(chǎng)景，加速校園信息化改造。未來(lái)，虹軟視覺(jué)開(kāi)放平臺(tái)還將持續(xù)擴(kuò)大算法的開(kāi)放類(lèi)別與范圍，滿足教育行業(yè)的全場(chǎng)景智能化需求。

特征獲取 人臉圖像特征獲?。喝四樧R(shí)別技術(shù)可應(yīng)用的特征一般分成視覺(jué)效果特征、清晰度統(tǒng)計(jì)分析特征、人臉圖像轉(zhuǎn)換指數(shù)特征、人臉圖像解析幾何特征等。人臉特征獲取便是對(duì)于人臉的一些特征開(kāi)展的。人臉特征獲取，也稱(chēng)人臉表征，它是對(duì)人臉開(kāi)展特征模型的全過(guò)程。人臉特征獲取的方法具體來(lái)說(shuō)分成兩類(lèi)：一種是根據(jù)知識(shí)的表征方法；此外一種是根據(jù)解析幾何特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。 根據(jù)知識(shí)的表征方法主要是依據(jù)人臉的樣子敘述及其她們中間的間距特點(diǎn)來(lái)得到 有利于人臉歸類(lèi)的特征數(shù)據(jù)信息，其特征份量一般包含特征點(diǎn)間的歐式距離、折射率和視角等。人臉由雙眼、鼻部、嘴、下頜等部分組成，對(duì)這種部分和他們中間構(gòu)造關(guān)聯(lián)的幾何圖形敘述，可做為鑒別人臉的關(guān)鍵特征，這種特征被稱(chēng)作幾何圖形特征。根據(jù)知識(shí)的人臉表征關(guān)鍵包含根據(jù)幾何圖形特征的方法和模板匹配法。

人臉識(shí)別關(guān)鍵用以身份識(shí)別。因?yàn)橐曨l監(jiān)控已經(jīng)迅速普及化，諸多的視頻監(jiān)控運(yùn)用急需解決一種遠(yuǎn)距離、客戶非相互配合情況下的迅速身份識(shí)別技術(shù)，而求遠(yuǎn)距離迅速確定工作人員，完成智能化預(yù)警信息。人臉識(shí)別技術(shù)毫無(wú)疑問(wèn)是的挑選，選用迅速人臉檢驗(yàn)技術(shù)能夠從監(jiān)控錄像圖像中即時(shí)搜索人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)查詢開(kāi)展即時(shí)核對(duì)，進(jìn)而完成迅速身份識(shí)別