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Un estudio reciente sobre varios sistemas de vigilancia nos ha dado una idea sobre la investigación de la biometría suave que permite el reconocimiento de rostros humanos sin restricciones. También comprende otros métodos en los que la biometría blanda comparativa mostrará el rendimiento superior del reconocimiento en comparación con la biometría blanda categórica. Se centra en varios estudios que han puesto de manifiesto la capacidad de reconocimiento de recuperación tanto en entornos sin restricciones como en entornos con restricciones. Estos estudios sólo abordan el reconocimiento facial en atributos generales, planteando la cuestión de la viabilidad de generar las etiquetas comparativas de las imágenes faciales de forma automática. El reconocimiento facial divide principalmente el rostro en varias secciones para reconocer mejor las características de la cara. Si coincide con la imagen facial de la base de datos, se desbloqueará automáticamente o se bloqueará cuando no encuentre ninguna característica con los datos existentes. En este proyecto vamos a utilizar el algoritmo LPBH para el reconocimiento facial que contiene el conjunto de datos LFW y el clasificador HAAR y también incluye el CV abierto para la eficiencia de los atributos.
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Gesichtserkennung, maschinelles Lernen.
