特征提取

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。 人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小

主要研究内容是基于多目相机，利用图像拼接技术实现大尺寸图像的合成，然后在此基础上，利用多幅图像之间的空间关联，计算单应矩阵，通过图像融合的手段实现大尺寸视频的合成。 图像拼接是视频拼接的核心技术，目前图像拼接技术大体可以分为三个步骤：图像的预处理、图像配准、和图像融合。而图像拼接研究的难点就是图像配准和图像融合

指纹考勤机想必大家也不陌生了，上班打卡的工具之一，大家经常用来打卡，其余的就没有其他接触了。其实指纹考勤机还有很多其他特点的，现在就来介绍一下。 指纹考勤具有识别速度快、准确、方便等特点，让考勤实现智能化

传统的门禁系统以钥匙作为验证手段，便捷程度低，丢失钥匙之后会导致极大的安全问题。人脸是一种极易获得的生物特征，具有唯一性、稳定性的特点，并且使用时设备无需与人脸接触，因此可以作为新一代的门禁验证手段。近年来，随着Android移动设备性能的不断提升，使得在移动设备上进行人脸识别成为可能

如今，我们已经习惯被各种新技术刷屏，当我们走在机场、高铁站、火车站等场所，在拥挤的人群中，但是人脸识别还是能够精准的捕捉到我们的人脸，或许在以前我们只能在科幻电影中看到这么炫酷的技术，但是如今在生活中已经被运用，没错这就是人脸识别技术。 人脸识别技术，也叫做人像识别、面部识别技术，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，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分析和识别。 人脸识别技术是怎样实现的? 实现人脸识别的方法有多种，比如基于几何特征的人脸识别方法、基于特征脸的人脸识别方法、神经网络的人脸识别方法、弹性图匹配的人脸识别方法等

车牌自动识别系统出入口部分功能4.2.11.1:通过检测车辆状态，车牌识别系统自动发出图像抓拍指令，系统接收传来的车辆图像，自动进行出入凭证，车辆检测等信息识别，经过核实处理后，应具有控制执行设备允许/禁止车辆通行的功能，并具有通知相应其他设备的功能。智能车牌识别系统设备在连接系统管理部分的情况下，应满足以下要求。a.具有初始化功能，使设备恢复到初始状态，比如出厂参数，b.具有设备工作状态的自检及相应的指示功能，c.能通过管理部分对设备进行时钟校准，d.支持通过识读部分识别一种及以上车辆出入凭证，e.及时向管理部分上传出入事件，设备状态等信息

淮南车牌识别系统 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在小区、写字楼、商场车辆管理中得到广泛应用。 车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.5%，汉字的识别率可达到99.8%

车牌识别系统是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。 车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前醉新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%

深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它

在鞍钢集团与大连理工大学战略合作框架下，本钢板材能源管控中心与大连理工大学机械工程学院、辽宁冶金职业技术学院加强校企合作，并于2月21号举行签约仪式，联合建立专家工作站。 学院信息工程系、机电工程系的4位教师受邀进站参与企业技术改造和相关的科研工作。学院将以专家工作站为起点，将产学研工作全面落地，依托大连理工大学的技术支持，发挥各自优势，围绕设备的智能运维、特征提取、状态识别、平台建设、数据分析等相关领域，为本钢集团设备运维的数字化、智能化建设、新技术新产品应用、人才团队培养、科技项目开发与合作等方面提供支持，形成良好的集研究、开发、应用于一体的产教融合新高地