猪脸识别，虹软的猪脸识别难度大吗

1，虹软的猪脸识别难度大吗

首先，猪类差异很小，同品类的猪就像多胞胎一样难以分辨。其次，由于猪自身及生活环境问题，在识别时需要攻克诸多遮挡干扰的难题，而且不似人脸的光滑，猪的脸上都是硬硬的毛。

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虹软的猪脸识别难度大吗

2，为什么人脸检测功能不可以识别猪头呢

因为猪头与人脸差别太大了。人脸检测是根据五官的相对比例确定人脸的，到了猪头上找不到相对比例的五官，也就找不到猪脸头。

面部检测,是根据人眼和鼻子的三角区测定的,人的角度和猪的不同,基本上不会把猪头检测到的. 另外,你带上墨镜,人头也检测不到了.

为什么人脸检测功能不可以识别猪头呢

3，人脸识别登记系统是什么产品

人脸识别登记系统应该是对来访人员的管理的产品，你可以到网站上了解一下，具体的你可以咨询一下钱林恒兴，他们家的质量也不错。

它是一电脑软件，在应用前，先抓拍你脸部的几张相片！存入电脑内！你可以用它设置密码，当要进系统时，把脸对上就可以了！国内应用最早是联想，然后是其它的电脑厂家缺点是，当你脸化妆后，有可能识别不出来以前我们都叫它“猪脸识别系统”

人脸识别登记系统是什么产品

4，雷达敌我识别系统是什么

雷达识别系统是用以识别雷达发现目标敌我属性的电子设备。由装在雷达上的询问机和装在各种飞机、舰艇、坦克上的应答机组成。当雷达发现目标时，控制询问机发出信号，如系己方目标，目标上的应答机自动发出回答信号，询问机接受信号并解码后，输出标志给雷达显示器从而判定目标的敌我属性。雷达敌我识别系统

5，猪脸识别技术发布了吗

人脸识别技术早就不稀奇了，猪脸识别你又听过没有？通过给二师兄刷脸，养殖户能够实现个体管理，举起手机扫一扫就能把所养的猪辨识出来。目前，掌握猪脸识别技术的团队已经入驻广州种业小镇，其研究成果将广泛应用于养殖管理、食品安全等领域。过往，养猪户在养殖过程中只能进行粗放式管理，实际上，每只猪的进食偏好、食量、健康状况等都不相同。要实现个体化管理，首先得把它们辨认出来。有了猪脸识别技术，这些问题迎刃而解。媒体看到，操作者只需要举起手机，对着某头猪扫一扫，就能得到猪的编号、父母、品系等信息。到昨天上午，全国已有1692个养猪场的168821头大猪参与猪脸识别体验。国家生猪产业技术体系首席科学家、中山大学教授陈瑶生博士坦陈，猪脸识别技术仍然要面对很多难题。“人们乘飞机、高铁，会乖乖在镜头前拍照，但猪是不会的。”他说，猪的配合度低，拍照时有点不听话。媒体也看到，猪脸信息录入要求多角度扫描，而猪不是躺着就是眯着眼，花样比人类自拍的时候还多。操作者要花费不少工夫才能完成拍照。和人脸识别最大的区别之一是，人脸是高度差异化的，而猪是多胎生动物，长相十分相似。此外猪还受到生活环境、彼此打斗等影响，把脸弄得脏兮兮的，不易识别。在猪脸识别技术的实验场，母猪识别率为98%，肉猪识别率则为85%。在测试场和体验场，比例还要更低一些。不过陈瑶生指出，他们通过模型和算法调整，能对技术进行较大改进。据介绍，猪脸识别技术的应用场景之一，就是对猪只实行精细化个体管理。陈瑶生举例说，在猪走进通道准备进食时，系统可以通过“刷脸”将其识别出来，根据其实际情况投入饲料。另外，如果发现猪身体不对劲，可以借助辅助设备打上标记，以便工作人员跟进。在食品安全角度，屠宰场可以识别出每一头猪来自哪个屠宰场，监控更加高效和轻松。广东省养猪行业协会会长吴秋豪认为，猪脸识别将为行业带来颠覆性的变革，成为身份识别、食品安全、信用构建等最关键的信息化产品。同时，该技术可为行业大数据的建立奠定基础，借助高效的身份识别手段，快速地与分布式的数据库关联，让每个人均人快速了解产品的全过程，由看见到相信，再到信用建立，创造一条新的价值链。陈瑶生告诉媒体，接下来他们还会进一步提高识别准确率，扩大对品种和体重的适用范围，并且打通育种、营养、兽医、环控、生产管理等孤岛，“以前猪消瘦了要找营养师，兽医来了又只是看病，我们可以通过高效精准的数据解读连接这些环节，养猪水平会有大幅度提升。”

6，人脸识别系统的核心是什么

人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。　　人脸识技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。　　主要的功能模块　　人脸捕获与跟踪功能：　　人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。　　人脸识别比对：　　人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。　　人脸的建模与检索：　　可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。　　真人鉴别功能：　　系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。　　图像质量检测：　　图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。　　人脸识别的优势　　人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。　　所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。　　不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。　　人脸识别困难性　　人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。　　相似性　　不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。　　易变性　　人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。希望能够帮助到你。