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隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)得到了顯著的提升。機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以通過訓(xùn)練大量的人臉數(shù)據(jù)來自動(dòng)學(xué)習(xí)面部特征，并構(gòu)建出的分類模型。其中，支持向量機(jī)（SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是兩種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。SVM 通過尋找優(yōu)超平面來劃分不同類別的人臉數(shù)據(jù)，而 ANN 則通過模擬人腦神經(jīng)元的連接方式來學(xué)習(xí)和識(shí)別面部特征。這些機(jī)器學(xué)習(xí)方法能夠處理更復(fù)雜的面部特征變化，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。
近年來，深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別中取得了顯著的成果 [6]。深度學(xué)習(xí)方法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），通過構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取面部特征。這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以學(xué)習(xí)從低層次的像素特征到高層次的語義特征，從而更準(zhǔn)確地描述人臉的復(fù)雜特征。
如何實(shí)現(xiàn)對人員出入的有效控制和管理呢？通道控制設(shè)計(jì)中通常需要選用的核心設(shè)備是與出入被控制者直接交流的人行通道閘。可供選擇的人行通道閘種類通常有：半高旋轉(zhuǎn)門、快速通道三輥人行通道閘(也稱三滾閘)全高門(也稱全高旋轉(zhuǎn)柵欄門、旋轉(zhuǎn)柵門)擺門。那如何在合適的預(yù)算以內(nèi)，選用合適的人行通道閘產(chǎn)品，從而實(shí)現(xiàn)的通道出入控制效果呢？通行控制設(shè)備人行通道閘的選擇上，總體上需要考慮以下幾點(diǎn)： 1、人行通道閘的現(xiàn)場使用環(huán)境； 2、用戶的使用要求； 3、通過人行通道閘的人數(shù)、流量； 4、需要實(shí)現(xiàn)的功能。
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