人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法?；谥R(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特征，人臉考勤系統(tǒng)，這些特征被稱為幾何特征?；谥R(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。


人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，人臉識(shí)別門禁考勤系統(tǒng)，往往不能直接使用，人臉識(shí)別考勤，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。

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發(fā)布重要通知，如何知道哪些人閱讀了這則通知？

大學(xué)想要組織一場(chǎng)活動(dòng)很難，相信很多輔導(dǎo)員、教師和學(xué)生干部都有這樣的體會(huì)，老師發(fā)布一則活動(dòng)通知，沒有人看，或者是看了也沒人回應(yīng)，因此組織活動(dòng)讓輔導(dǎo)員、教師和學(xué)生干部都很頭疼，人臉識(shí)別考勤方案，為解決這個(gè)需求，簽到莢APP開發(fā)了發(fā)布公告的功能。

簽到莢APP的公告功能支持輔導(dǎo)員、教師、學(xué)生干部等點(diǎn)名責(zé)任人自主編輯通知內(nèi)容，利用學(xué)生簽到時(shí)推送通知公告，確保發(fā)布者實(shí)時(shí)掌握“在我的學(xué)生中，哪些人看到了通知和公告”。等點(diǎn)名責(zé)任人自主編輯通知內(nèi)容，利用學(xué)生簽到時(shí)推送通知公告，確保發(fā)布者實(shí)時(shí)掌握“在我的學(xué)生中，哪些人看到了這則公告”。

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