隨著機器學(xué)習(xí)的發(fā)展，人臉識別技術(shù)得到了顯著的提升。機器學(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（SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是兩種常用的機器學(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)和識別面部特征。這些機器學(xué)習(xí)方法能夠處理更復(fù)雜的面部特征變化，提高識別的準確性和魯棒性。
人行通道閘已經(jīng)被廣泛的用于各行各業(yè)，凡是有出的地方，都可以安裝閘機進行人員出入管理。隨著城市化建設(shè)和信息技術(shù)的快速發(fā)展，城市流動人口越來越多，人們對出行、居住、辦公、等場合的安全防范和管理要求也不斷上升，尤其，與人們息息相關(guān)的出的管理。
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