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Fast特征点的寻找和提取

一、基础 最初由Rosten和Drummond [Rosten06]提出的FAST(加速段测试的特征)特征检测算法是基于将点P与其包围圆内的点集的直接比较的思想。 基本思想是,如果附近的几个点与P类似,那么P将成为一个很好的关键点。点P是FAST算法的关键点候选者。 影响P分类的点的圈由p周围的圆确定。 在这种情况下,该圆上有16个像素,这里编号为0-15。 具体的算法在这里并没有说明。 二、函数 class cv::FastFeatureDetector : public cv::Feature2D {public:enum {TYPE_5_8 = 0, // 8 points, requires 5 in a rowTYPE_7_12 = 1, // 12 points, requires 7 in a rowTYPE_9_16 = 2 // 16 points, requires 9 in a row};static Ptr<FastFeatureDetector> create(int threshold = 10, //像素强度bool nonmaxSupress...

人脸识别商业化 关键在于谁有“大家的脸”

无论是新iPhone的“人脸识别”,还是支付宝联手肯德基的“刷脸吃饭”,都因为将“脸”与腰包里的钱挂钩了。顿时感觉人脸识别是不是不安全?有没有风险?作为安防人,小编要和大家探讨探讨“人脸识别”技术引发安全问题。 人脸识别技术不行 还是大家在撒谎 一些人工智能公司宣传,他们一般都会把人脸识别的性能吹得非常悬,说错误率已经达到亿分之一的程度等等。虽然这是事实,的确有时候我们发现有一些识别错误率已经低于亿分之一,但这是有前提的,譬如说静态人脸识别:如摆拍等。 还有一种场景是门禁的应用,人们为了过一个通道,然后就盯着摄像头,这时候成像条件都很好。但是对安防而言,更多时候被观测的对象没有意识到自己被观测,它的角度也不是很理想,离相机也比较远,光照也比较复杂。而且整个目标在运动中碰到照片时,它的人脸识别结果也完全不一样了。 很多公司认为人脸识别已经做得很好,但另一方面,如果大家去调查一下如果使用了人脸识别,尤其是使用动态人脸识别的客户,大多数客户都认为误报率太高,而且高到基本上这个系统就没有办法使用。 应用场景的复杂性直接影响到人脸识别的精准性。 针对人脸识别 人工智能和人类智能各有所长 做人脸识...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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