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在運用全過程中，豬臉識別的取樣點勞動量比人臉識別也要大。據(jù)產品研發(fā)方詳細介紹，豬的臉部識別必須幾十個定位點，才可以做到和人臉識別一樣水準的算法。相較為戴耳標底傳統(tǒng)式識別方式，人工智能技術算法對人群豬臉開展識別的成本費節(jié)約極大，對小動物導致的物理傷害也降至少。根據(jù)那樣的沒害方式，在對豬的雙眼、耳朵里面、鼻部、軟毛和輪廊這種臉部特征點開展關鍵點收集后，專享每一頭豬的“件”就搞好了。

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人臉識別有多么難

時下，人工智能技術飛速發(fā)展，創(chuàng)建在算法深層次提升基本上的識別技術可信性愈來愈高。但現(xiàn)如今運用人工智能技術終端設備對佩戴口罩的路人開展人臉識別和溫度測量，要確保和過去“裸臉”一樣的檢驗準確度，在技術上明確提出了高些挑戰(zhàn)。

實際在算法校正上，對于臉部下半地區(qū)遮掩造成 識別所需特征關鍵環(huán)節(jié)降低這一難題，產品研發(fā)者得到的重要工作經驗取決于聚焦點眼周，來提升專注力實體模型。詳盡看來，必須先將眼周、眼眉等部分特征與總體人臉特征結合，并融合注意力機制提高眼周特征，根據(jù)訓煉眼周關鍵環(huán)節(jié)的實體模型，進而后提高實體模型在防護口罩擋住下的人臉識別率。

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