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人脸识别算力要求
发布时间：2024-02-08 15:17:24『壹』 人工智能视觉识别技术建设需要算力网吗
需要。人工智能视觉识别技术建设需要算力网，人工智能必须有算力和算力网络，其人脸识别、自动驾驶等智能功能才能正常使用。人工智能，英文缩写为AI。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
『贰』 人脸识别成功相似度要求多少以上
相似度超过72%就表示识别成功。
人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。人脸识别系统将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。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
(2)人脸识别算力要求扩展阅读：
3D人脸识别技术
3D人脸识别技术是人脸识别重要发展发现。目前大部分的人脸识别应用的范畴限定在2D图像上。人脸实质上是一个立体模型，而2D人脸识别容易受到姿态、光照、表情等因素影响，是因为2D图像本身有一个缺陷，无法很好地表示深度信息。
如果说深度学习是从人的认知角度来理解人脸识别，那么3D技术就是从现实模型来反映人脸识别。
目前关于3D人脸识别方向的算法研究并没有2D人脸识别技术那么丰富和深入，许多因素限制了这项技术的发展。3D人脸识别往往需要特定的采集设备，如3D摄像机或双目摄像机。目前这类采集设备价格还比较昂贵，主要用于特定场景。
3D建模过程需要的计算量较大，对硬件要求较高，也限制了目前的应用。3D人脸识别数据库比较稀少，研究者缺少训练样本和测试样本，无法开展更深入的理论研究。随着未来芯片技术和传感器的发展，当计算能力不再收到制约，3D采集设备成本大幅下降的时候，3D人脸识别将取得重要突破。
『叁』 人脸识别对摄像头有什么样的要求--最少要多少像素
每米500像素，根据监控范围，算需要的摄像机
『肆』 深度学习做人脸识别，和传统方式比有啥好处
深度学习的算法可以对人的表情和声音特质进行分析判断，多模态的分析模式。
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