❶ photoshop 里的分辨率是指ppi 还是dpi，应该是dpi吧
photoshop 里的分辨率是巧乱指dpi，DPI是指设备分辨率（Device Resolution）又称输出分辨率，指的是各类输出设纤陆备每英寸上可产生的点数，如显示孝竖档器、喷墨打印机、激光打印机、绘图仪的分辨率。
这种分辨率通过DPI来衡量，PC显示器的设备分辨率在60至120DPI之间，打印设备的分辨率在360至2400DPI之间。
(1)图片分类识别的最高精度是多少扩展阅读：
图像的位分辨率（Bit Resolution），可以衡量每个像素储存信息的位数。这种分辨率决定可以标记为多少种色彩等级的可能性。一般常见的有8位、16位、24位或32位色彩。
有时我们也将位分辨率称为颜色深度。所谓“位”，实际上是指“2”的平方次数，8位即是2的八次方，也就是8个2相乘，等于256。所以，一幅8位色彩深度的图像，所能表现的色彩等级是256级。
扫描分辨率，它影响所生成的图像文件的质量和使用性能，决定了图像将以何种方式显示或打印。如果扫描图像用于640×480像素的屏幕显示，则扫描分辨率不必大于一般显示器屏幕的设备分辨率，即一般不超过120DPI。
❷ 用于文字识别的软件叫做OCR，用于文字识别时，扫描分辨率的值一般设为多少
要看你的扫描用途来定的
一般仅屏幕75dpi
普通150dpi
印刷300dpi
你用于模式识别，精度自然越高越好。
但是如果你的原稿本来就很模糊，你再怎么高精度扫描，还是不利于ocr阿。这就是所谓的先天不足。
❸ 机器学习中的评价指标
作者 | 我的智慧生活
来源 | 咪付
在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。
训练与识别
当一个机器学习模型建立好了之后，即模型训练已经完成，我们就可以利用这个模型进行分类识别。
比如，给模型输入一张电动车的照片，模型能够识别出这是一辆电动车；输入一辆摩托车的照片，模型能够识别出这是一辆摩托车。前提是：在模型训练过程中，进行了大量电动车照片、摩托车照片的反复识别训练。
但即便模型具备了识别电动车、摩托车的能力，并不代表每次都能百分百正确识别。当然，我们肯定希望识别正确率越高越好。识别正确率越高，代表模型性能越良好。
具体有哪些指标可以评价模型性能的优良呢？我们从下面的例子来详细了解。
例如，一个测试样本集S总共有100张照片，其中，电动车的照片有60张，摩托车的照片是40张。给模型（二分类模型）输入这100张照片进行分类识别，我们的目标是：要模型找出这100张照片中的所有电动车。这里所说的目标即为正例（Positives），非目标即为负例（Negatives）。
假设模型给出的识别结果如下图：
从上表结果可以看出，在100张照片中，模型识别给出了50个电动车目标，剩下50个则是摩托车。这与实际的情况有出入（实际是：电动车60个，摩托车40个），因而有些识别是错误的。正确的识别数据体现在TP和TN（T代表True），错误的识别数据则体现在FP和FN（F代表False）。
在识别给出的50个电动车目标中，其中只有40个是对的（TP:真的电动车），另外10个则识别错了（FP:假的电动车，实际是摩托车）。
以上四个识别结果数值（TP、FP 、TN、FN）就是常用的评估模型性能优良的基础参数。在进一步详细说明TP、FP 、TN、FN各符号的含义之前，我们先来了解正例（正样本）、负例（负样本）的概念。
正例与负例
正例（Positives）：你所关注的识别目标就是正例。
负例（Negatives）：正例以外的就是负例。
例如，在上面的例子中，我们关注的目标是电动车，那么电动车就是正例，剩下摩托车则是负例。
再如，假设在一个森林里，有羚羊、驯鹿、考拉三种动物，我们的目标是识别出羚羊，那么羚羊就是正例，驯鹿和考拉则是负例。
又如，有一堆数字卡片，我们的目标是要找出含有数字8的卡片，那么含有数字8的卡片就是正例，剩于其他的都是负例。
混淆矩阵
了解了正例（Positives）和负例（Negatives）的概念，我们就可以很好地理解TP、FN、TN、FP的各自含义（其中T代表True，F代表False，P即Positives，N即Negatives）：
在以上四个基础参数中，真正例与真负例就是模型给出的正确的识别结果，比如电动车识别成电动车（真正例），摩托车识别成摩托车（真负例）；伪正例与伪负例则是模型给出的错误的识别结果，比如摩托车识别成电动车（伪正例），电动车识别成摩托车（伪负例）。其中，真正例（TP）是评价模型性能非常关键的参数，因为这是我们所关注的目标的有用结果，该值越高越好。
可以看出，在一个数据集里，模型给出的判断结果关系如下：
接下来，我或档们就来了解模型性能的各类评价指标。
模型性能指标1、正确率（Accuracy）
正确率（Accuracy）：也即准确率，识别对了的正例（TP）与负例（TN）占总识别样本的比例。
即：
A=(TP+ TN)/S
在上述电动车的例子中，从上表可知，TP+ TN =70，S= 100，则正确率为：
A=70/100=0.7
通常来说，正确率越高，模型性能越好。
2、错误率（Error-rate）
错误率（Error-rate）：识别错了的正例（FP）与负例（FN）占总识别样本的比例。
即：
E=( FP+FN)/S
在上述电动车的例子中，从上表可知，FP+ FN =30，S= 100，则错误率为：
E=30/100=0.3
可见，正确率与错误率是分别从正反两方面进行评价的指标，两者数值相加刚好等于1。正确率高，错误率就低；正确率低，错误率伍团逗就高。
3、精度（Precision）
精度（Precision）：识别对了的正例（TP）占识别出的正例的比腔卖例。其中，识别出的正例等于识别对了的正例加上识别错了的正例。
即：
P=TP/(TP+ FP)
在上述电动车的例子中，TP=40，TP+ FP=50。也就是说，在100张照片识别结果中，模型总共给出了50个电动车的目标，但这50个目标当中只有40个是识别正确的，则精度为：
P=40/50=0.8
因此，精度即为识别目标正确的比例。精度也即查准率，好比电动车的例子来说，模型查出了50个目标，但这50个目标中准确的比率有多少。
4、召回率（Recall）
召回率（Recall）：识别对了的正例（TP）占实际总正例的比例。其中，实际总正例等于识别对了的正例加上识别错了的负例（真正例+伪负例）。
即：
R=TP/(TP+ FN)
同样，在上述电动车的例子中，TP=40，TP+FN =60。则召回率为：
R=40/60=0.67
在一定意义上来说，召回率也可以说是“找回率”，也就是在实际的60个目标中，找回了40个，找回的比例即为：40/60。同时，召回率也即查全率，即在实际的60个目标中，有没有查找完全，查找到的比率是多少。
从公式可以看出，精度与召回率都与TP值紧密相关，TP值越大，精度、召回率就越高。理想情况下，我们希望精度、召回率越高越好。但单独的高精度或高召回率，都不足以体现模型的高性能。
例如下面的例子：
高精度模型
从上表可以看出，该模型识别结果给出正例50个，负例200个。在识别给出的50个正例当中全部都正确（都是真正例，没有伪正例），因而精度P为100%，非常高。但是识别给出的200个负例全部都错误（都是伪负例），错误率非常高，这样的模型性能其实非常低。
高召回率模型
上表可以看出，该模型识别结果给出正例110个，负例0个。在110个正例当中，其中10个是真正例（识别正确），100个却是伪正例（识别错误）。在这个测试数据集中，计算的召回率R为100%，非常好，也就是说，在这个数据集里总共有10个目标，已全部找到（召回）。但同时，计算得出模型识别结果的错误率E也很高，高达91%，所以这个模型性能也很低，基本不可靠。
5、精度-召回率曲线（PR曲线）
实际中，精度与召回率是相互影响的。通常，精度高时，召回率就往往偏低，而召回率高时，精度则会偏低。这其实也很好理解，前面我们说了，精度即查准率，召回率即查全率，要想查得精准（一查一个准），即模型给出的目标都正确，那就得提高阈值门槛，阈值一提高，符合要求的目标就会减少，那必然会导致漏网之鱼增多，召回率降低。
相反，若想召回率高，没有漏网之鱼（目标都找到），就要降低阈值门槛，才能把所有目标收入囊中，与此同时会揽入一些伪目标，从而导致精度降低。
例如，在不同的阈值下（分别为0.6和0.5），模型给出15张图片的识别结果如下：
上表中1、0分别代表正例和负例。通过设定一个阈值（T），当置信度分数大于阈值则识别为正例，小于阈值则识别为负例。上表识别结果中当阈值T=0.6，模型给出的正例有8个，当阈值T=0.5，模型给出的正例则有10个。
通过与真实属性值核对，我们可以得出这两个阈值下的各个参数（TP、FP、FN）以及计算得出召回率（R）和精度（P）如下：
可以看出，设定的阈值不同，得出的召回率（R）和精度（P）也不相同。因此，对于每一个阈值可得到对应的一组（R，P），例如，上述的两个阈值可得出两组（R，P），分别为：（0.86，0.75）和（1，0.7）。如果取多个不同的阈值，就可以得到多组（R，P）。将这些坐标点（R，P）绘制在坐标上，然后将各坐标点用曲线连起来，即可得到PR曲线。
因此，PR曲线即是以召回率R为横轴，精度P为纵轴画出的曲线，如下图：
6、AP（Average Precision）值
PR曲线下的面积称为AP（Average Precision），表示召回率从0-1的平均精度值。如何计算AP呢？很显然，根据数学知识，可用积分进行计算，公式如下：
显然，这个面积的数值不会大于1。PR曲线下的面积越大，模型性能则越好。性能优的模型应是在召回率（R）增长的同时保持精度（P）值都在一个较高的水平，而性能较低的模型往往需要牺牲很多P值才能换来R值的提高。如下图所示，有两条PR曲线，可以看出，PR1曲线为性能较优的模型表现形式，PR1曲线下的面积明显大于PR2曲线下的面积。对于PR1曲线，随着R值的增长，P值仍能保持在一个较高的水平；而对于PR2曲线，随着R值的增长，P值则不断下降，因此是通过牺牲P值才能换得R值的提高。
除了使用积分方法计算AP值，实际应用中，还常使用插值方法进行计算。常见的一种插值方法是：选取11个精度点值，然后计算出这11个点的平均值即为AP值。
怎样选取11个精度点值呢？通常先设定一组阈值,例如[0,0.1,0.2…,1], 对于R大于每一个阈值（R>0, R>0.1,…, R>1），会得到一个对应的最大精度值Pmax,这样就会得到11个最大精度值（Pmax1, Pmax2,…, Pmax11）。
则：
AP=（Pmax1+ Pmax2+…+ Pmax11）/11
7、mAP（Mean Average Precision）值
AP是衡量模型在单个类别上平均精度的好坏，mAP则是衡量模型在所有类别上平均精度的好坏，每一个类别对应有一个AP，假设有n个类别，则有n个AP，分别为：AP1，AP2，…，APn, mAP就是取所有类别 AP 的平均值，即：
mAP= (AP1+ AP2+…+ APn)/n
8、综合评价指标F-Measure
F-Measure又称F-Score，是召回率R和精度P的加权调和平均，顾名思义即是为了调和召回率R和精度P之间增减反向的矛盾，该综合评价指标F引入了系数α对R和P进行加权调和，表达式如下：
而我们最常用的F1指标，就是上式中系数α取值为1的情形，即：
F1=2P.R/(P+R)
F1的最大值为1，最小值为0。
9、ROC曲线与AUC
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线与AUC(Area Under the Curver)
ROC曲线，也称受试者工作特征。ROC曲线与真正率（TPR，True Positive Rate）和假正率(FPR, False Positive Rate)密切相关。
真正率(TPR): 识别对了的正例（TP）占实际总正例的比例，实际计算值跟召回率相同。即：
TPR =TP/(TP+ FN)
假正率(FPR): 识别错了的正例（FP）占实际总负例的比例。也可以说，误判的负例（实际是负例，没有判对）占实际总负例的比例。计算式如下：
FPR =FP/(FP+ TN)
以FPR为横轴，TPR为纵轴，绘制得到的曲线就是ROC曲线，绘制方法与PR曲线类似。绘制得到的ROC曲线示例如下：
一般来说，ROC曲线越靠近左上方越好。
ROC曲线下的面积即为AUC。面积越大代表模型的分类性能越好。如上图所示，绿线分类模型AUC=0.83大于红线分类模型AUC=0.65，因此，绿线分类模型的分类性能更优。并且，绿线较红线更光滑。通常来说，ROC曲线越光滑，过拟合程度越小。绿线分类模型的整体性能要优于红线分类模型。
10、IoU（Intersection-over-Union）指标
IoU简称交并比，顾名思义数学中交集与并集的比例。假设有两个集合A与B, IoU即等于A与B的交集除以A与B的并集，表达式如下：
IoU=A∩B/A∪B
在目标检测中，IoU为预测框(Prediction)和真实框(Ground truth)的交并比。如下图所示，在关于小猫的目标检测中，紫线边框为预测框(Prediction)，红线边框为真实框(Ground truth)。
将预测框与真实框提取如下图，两者的交集区域为左下图斜线填充的部分，两者的并集区域为右下图蓝色填充的区域。IoU即为：
左边斜线填充的面积/右边蓝色填充的总面积。
预测框与真实框交集与并集示例
在目标检测任务中，通常取IoU≥0.5，认为召回。如果IoU阈值设置更高，召回率将会降低，但定位框则更加精确。
理想的情况，当然是预测框与真实框重叠越多越好，如果两者完全重叠，则交集与并集面积相同，此时IoU等于1。
11、Top1与TopK
Top1：对一张图片，模型给出的识别概率中（即置信度分数），分数最高的为正确目标，则认为正确。这里的目标也就是我们说的正例。
TopK: 对一张图片，模型给出的识别概率中（即置信度分数），分数排名前K位中包含有正确目标（正确的正例），则认为正确。
K的取值一般可在100以内的量级，当然越小越实用。比如较常见的，K取值为5，则表示为Top5，代表置信度分数排名前5当中有一个是正确目标即可；如果K取值100，则表示为Top100，代表置信度分数排名前100当中有一个是正确目标（正确的正例）即可。可见，随着K增大，难度下降。
例如，在一个数据集里，我们对前5名的置信度分数进行排序，结果如下：
上表中，取阈值T=0.45，排名前5的置信度分数均大于阈值，因此都识别为正例。对于Top1来说，即ID号为4的图片，实际属性却是负例，因此目标识别错误。而对于Top5来说，排名前5的置信度分数中，有识别正确的目标，即ID号为2、20的图片，因此认为正确。
在常见的人脸识别算法模型中，正确率是首当其冲的应用宣传指标。事实上，对同一个模型来说，各个性能指标也并非一个静止不变的数字，会随着应用场景、人脸库数量等变化而变化。因此，实际应用场景下的正确率跟实验室环境下所得的正确率一定是存在差距的，某种程度上说，实际应用场景下的正确率更具有评价意义。
❹ 支持向量机分类准确精度多少可以
支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，其分类准确度的高低取决于多种因素，如数据质量、特征选择、核函数选择等等。因此，很难给出一个通用的、具体的数字作为分类准确度的标准。
在实际应用中，分类准确度的要求也因任务而异。不同的任务对分类精度的要求不同，例如在医疗诊断中，对患者的病情判断就需要非常团唤高的分类准确度；而在广告推荐领域，对广告点击率进行预测，准确度要求相对较低。
总体来说，支持向量机在实际中的分类准确度通常在70%到99%之间，而更高的准确度往耐或散往需要更加复杂的模型和更多的特征工程。然而，需要注意的是，分类准确度并不是衡量分类器好坏的唯一指标，其他指标如召回率和准确率昌氏等同样重要。
❺ 什么是图像的分辨率是不是越大越清晰阿图象
分辨率
分辨率（Resolution） - 影象清晰度或浓度的度量标准。举例来说，分辨率代表垂直及水平显示的每英寸点（dpi）的数量。BitWare 可以用普通或标准（100 乘 200 dpi）及精细分辨率（200 乘 200 dpi）发送及接收传真文档。
分辨率是一个表示平面图像精细程度的概念，通常它是以横向和纵向点的数量来衡量的，表示成水平点数×垂直点数的形式。在一个固定的平晌梁裤面内，分辨率越高，意味着可使用的点数越多，图像越细致。分辨率有多种，在显示器上有表示显示精度的显示分辨率，在打印机上有表示打印精度的打印分辨率，在扫描仪上有表示扫描精度的扫描分辨率。比如以下：
显示分辨率
显示分辨率是显示器在显示图像时的分辨率，分辨率是用点来衡量的，显示器上这个“点”就是指像素(pixel)。显示分辨率的数值是指整个显示器所有可视面积上水平像素和垂直像素的数量。例如800×600的分辨率，是指在整个屏幕上水平显示800个像素，垂直显示600个像素。显示分辨率的水平像素和垂直像素的总数总是成一定比例的，一般为4:3、5:4或8:5。每个显示器都有自己的最高分辨率，并且可以兼容其它较低的显示分辨率，所以一个显示器可以用多种不同的分辨率显示。显示分辨率虽然是越高越好，但是还要考虑一个因素，就是人眼能否识别。例如，在14英寸最高分辨率为1024×768的显示器上800×600是人眼能识别的最高分辨率(我们暂时称为最佳分辨率)，在1024×768这个分辨率下显示器虽然可以精确的显示图像，但人眼已不能准确的识别屏幕信息了。在相同大小的屏幕上，分辨率越高渣御，显示就越小。由于显示器的尺寸有大有小，而显示分辨率又表示所有可视范围内像素的数量，所以相同的分辨率对不同的显示器显示的效果也是不同的，例如：800×600的分辨率，14英寸的显示器比以相同分辨率显示的17英寸显示器的显示精度要高一大截。有些质量较好的显示器(如：Philips 15A、14A)，14英寸显示器可达1280×1024，15英寸显示器可达1600×1200。
打印分辨率
打印分辨率直接关系到打印机输出图像或文字的质量好坏。在这里我们只考虑喷墨打印机和激光打印机的打印分辨率。打印分辨率用dpi(dot per inch)来表示，即指每英寸打印多少个点。喷墨和激光打印的水平分辨率和垂直分辨率通常是相同的。例如：在打印分辨率为600dpi是指打印机在一平方英寸的区域内垂直打印600个点，水平打印600个点，总共可打360000个点。但是，720dpi的喷墨打印机不一定比600dpi的激光打印机产生更好的打印质量。这是因为喷墨打印机打印的每一个墨点只是近似相等，每个墨点在干燥之前还会向四周扩散，没有激光打印机产生的点那样均匀。
扫描分辨率
决定扫描仪性能的主要因素有三个：扫描分辨率、最大扫描页面、颜色位数。扫描分辨率是一种输入分辨率，而显示分辨率和打印分辨率都是输出分辨率。我们在使用扫描仪扫描图形时可以根据需要调节扫描的精度，不像显示分辨率和打印分辨率是固定的或只有几种可选。扫描分辨率也用dpi来表示，但它不像打印机那样垂直分辨率和水平分辨率是一致的，扫描仪的水平分辨率是垂直分辨率的一半。
扫描分辨率分为两种：光学分辨率和插值分辨率。光学分辨率是扫描仪在扫描时读取源图形的真实点数。通常扫描仪的光学分辨率从300×600dpi到1000×2000dpi。另外有些扫描仪的分辨率为1200×1200dpi，这类扫描仪是利用硬件功能提升水平分辨率的精度。插值分辨率是指在真实的扫描点基础上插入有些点后形成的分辨率。它是扫描图像时可以调节的分辨率的最大值，通常是光学分辨率的4－16倍，以4倍、8倍、16倍最常见。例如光学分辨率为300×600dpi的扫描仪插值分辨率可达4800×9600dpi。选购扫描仪时应考虑光学分辨率，而不是插值分辨率。插值分辨率毕竟是生成的点而不是真实的扫描点数，虽然提高分辨率使宴简图像更细致，但细节上跟原来的图形会有一定程度的差异，它并不代表扫描的真实度。而光学分辨率虽然数值较小，但它代表扫描的真实精度。插值分辨率为4800dpi的扫描仪，其光学分辨率可能为300×600dpi，也可能为600×1200dpi，所以选购四一定要弄清光学分辨率的大小，对于扫描要求不高的图形，使用300dpi的精度即可。对于精度要求较高的图形，用使用600dpi以上的精度。
LCD液晶显示器和传统的CRT显示器，分辨率都是重要的参数之一。传统CRT显示器所支持的分辨率较有弹性，而LCD的像素间距已经固定，所以支持的显示模式不像CRT那么多。LCD的最佳分辨率，也叫最大分辨率，在该分辨率下，液晶显示器才能显现最佳影像。
目前15英寸LCD的最佳分辨率为1024×768，17～19英寸的最佳分辨率通常为1280×1024，更大尺寸拥有更大的最佳分辨率。
LCD显示器呈现分辨率较低的显示模式时，有两种方式进行显示。第一种为居中显示：例如在XGA 1024×768的屏幕上显示SVGA 800×600的画面时，只有屏幕居中的800×600个像素被呈现出来，其它没有被呈现出来的像素则维持黑暗，目前该方法较少采用。另一种称为扩展显示：在显示低于最佳分辨率的画面时，各像素点通过差动算法扩充到相邻像素点显示，从而使整个画面被充满。这样也使画面失去原来的清晰度和真实的色彩。
由于现在相同尺寸的液晶显示器的最大分辨率通常是一致的，所以对于同尺寸的LCD的价格一般与分辨率基本没有关系。
❻ 图片的精度最低300dpi，长边为2000pixels，以高精度8为参数压缩系数。谁能帮我解释一下
查看图片数据：
在文件上右键---属性---详细信息----有一栏是图像，里头写着呢。
所谓图片精度，就是帆轿里头写的水平分辨率和垂直分辨率。
如果你是作图的话，存成JPG或者其他带压缩的格式才会有压缩系数的选择，在PS中是另存让段为中，如果是选坦轿誉择带压缩的格式就会有1-12的相应压缩级别的提示。
❼ 用photoshop设计网页首页时，设置多少精度出来的网页图片精度高
通常我们说“图片精度”是指图像的分辨率（常用单位是dpi 即像素/英吋），这个值越大，说明图片精度越高，打印或者显示的图像越清晰。
但浏览器显示网页上的图片，是以象素为单位来显示的，图像分辨率的大小，不影响其显示效果，也就是设置精度，对于网页图片来说，没有什么意义。
举例来说，一张300*300像素大小的图片，其分辨率设置成72dpi或者300dpi，在显示器显示网页时，都占300像素的宽度，看不出任何不同。但如果你把这个图打印出来，那么前者会有4英吋宽，而后者只有1英吋宽， 这样前者由于每个像素点会比较大，所以看起来就会模糊一些。
所以，我估计你的问题，是指的ps网页设计的时候，输出图片采用哪一种压缩方式及压缩比图片在网页上精细（清晰）。也就是说，你问题题中的精度，意思应该是清晰度，对吧？
网页设计中，对于图片来说，追求的并非高清晰度，原因很简单，因为网页最终是在网上使用的，由于受到网速的限制，清晰度越高的图片，其文件体积也会越大，网上传输就会慢，从而影响浏览体验，而压缩得厉害的图片，虽然加载速度快，但图片会不那么清晰。
所以，根据网页图片使用情况，在文件大小与清晰度之间选择一个平衡点，对须要清晰表现的图片，采用低的压缩比，而对不需要很清晰的图，则采用很高的压缩比。总之，这个没有一定的标准，是一个经验与技巧的问题。
另外，如果你的“精度”是指设计网页时，所选的图像大小（一般指图片宽度），那么，应该与网页实际大小相同，避免在出图时进行缩放，这样才能保证设计效果。目前，为适应大多数屏幕浏览网页，一般把网页的宽度设置在1000像素左右。
---以上回答，经验之谈，纯系手打，绝无复制，如对你有帮助，敬请支持和采纳---
❽ ai清晰图片精度是多少
ai清晰图片精度是1纳米，答案如下：首先第一步写眉飞起舞，第二步流失生的时橡渣候我在。
1、ai导出图片最大分辨率是1200ppi。
2、选择“文件”“导出”导出为。
3、会弹出对话框，勾选你要导出图片分辨率的范围。
4、确认后弹出下面对话框，设置你需要的分辨率拿销或者自定义梁敏悄分辨率，最大1200ppi，最小是72ppi。
❾ 比对如今,人脸识别的精确度已经高达多少以上
人脸识别的精确度可以达到72%，相似度超过72%就表示识别成功。甚至更高，因为采用网络深度AI学习算法，加上宽动态红处摄像头，对人脸有精准的一个抓拍。
人脸识别技术主要是通过人脸图像猛神闷特征的提取与对比来进行的。人脸识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列瞎唯相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等枝弯；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
❿ 图普科技的图像识别精度有多高
图老液普在图像搜侍卖物索、图像分类领域均处于业内一流水准，其中不良信息鉴别服务尤其得到客户认配乱同，在色情/广告图片的识别板块，确定部分的准确度超过99.5%，超越人工。