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在過去幾十年，人工智能一直在緩慢發(fā)展，期間出現(xiàn)過數(shù)次“指日可待”的發(fā)展黃金期，卻因算法不夠成熟失去了發(fā)展良機。近年來，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，人類從算法層面解決了人工智能圖像領(lǐng)域度差的問題。解決了算法層面的難題后，如何實現(xiàn)人工智能產(chǎn)品的落地應(yīng)用成為了人工智能領(lǐng)域面臨的又一重大挑戰(zhàn)。實際上，在人工智能產(chǎn)品硬件化和實際落地的過程中，芯片起著至關(guān)重要的作用。
動態(tài)人臉識別與靜態(tài)人臉識別主要的技術(shù)差別？
動態(tài)人臉識別是一種基于深度學(xué)習(xí)的快速動態(tài)人臉提取、識別方法。特點是對輸入的人臉圖象或者視頻流進(jìn)行人臉檢測、跟蹤、識別，通過篩選截取出一定像素大小人臉圖像即可以進(jìn)行識別，被檢測的人或物體不要配合。而靜態(tài)識別是早期的紅外識別，需要被檢測人或物體配合。一般公司的考勤打卡機，采用的大多數(shù)是靜態(tài)紅外識別，有紅外燈，拍攝紅外照片，臉要對著設(shè)備，才能進(jìn)行識別。
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