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“一人一档”的版本间的差异

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一人一档是人脸监控识别中一个终极核心技术,它是核心算法和大数据产生的结果。通过一人一档可以做很多事情,例如动态人脸识别、目标检索、目标轨迹、关系网络认可。<ref>[https://chinadigitaltimes.net/chinese/666450.html 中科奥森李子青:「AI+安防」的三个最新技术突破]</ref>
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一人一档是人脸监控识别中一个终极核心技术,它是核心[[算法]]和[[大数据]]产生的结果。通过一人一档可以做很多事情,例如动态[[人脸识别]]、目标检索、目标轨迹、关系网络认可。“一人一档”在[[智慧城市]],[[智能安防]]等诸多领域都有广泛应用。然而,城市中各个卡口每天收集到的人脸图片数量高达千万级,在庞大的数据集中,要快速又精确的完成对人脸的聚类并非易事。
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2.维基百科引用(如有维基百科同名可以添加,没有的话请将上面代码删除。)
 
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=== 中国数字时代相关文章 ===
 
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请手动填入1-3篇文章 如下:
 
# [https://chinadigitaltimes.net/chinese/666450.html 中科奥森李子青:「AI+安防」的三个最新技术突破]
 
  
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基于人脸识别技术的“一人一档”是当前在人像管理中常见的应用场景,通过对道路卡口摄像头采集的数据集进行聚类归档,从而建立人像档案,并将各个档案打上标签,首先是人脸聚类,是指对前端摄像头收集来的人脸照片进行分类,将同一个人的照片聚为一类,然后建立每个人的个人档案。<ref>[https://juejin.cn/post/6844904066758230030 掘金:Milvus在云从的深度实践 作者:Zilliz]</ref>
  
以上两篇文章只是格式举例,请以具体的词条相关文章为准。
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中科院生物识别与安全技术研究中心主任、中科奥森首席科学家李子青教授:“安防视频大数据系统中,有路人库(抓拍)和名单库。路人库是增量存储的,前面分析了数据规模,一个月累积可能百亿级甚至千亿级规模,名单库中可能有 20 万人或更多(比如包括常住人口)。
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假设辖区常来常往 100 万人,所谓的一人一档就是要把路人库(包括该辖区内 100 万人、从外地过来的人、以及被抓拍的名单库人员)根据人员 ID 进行聚类,梳理成一人一档。一人一档建立在识别引擎之上,我认为它是人脸监控识别的一个终极核心技术,它是识别引擎、大数据和自主学习共同产生的结果。”<ref>[https://chinadigitaltimes.net/chinese/666450.html 中科奥森李子青:「AI+安防」的三个最新技术突破]</ref>
[https://chinadigitaltimes.net/chinese/search_gcse/?q=一人一档  中国数字时代上更多和【关键词】相关的文章]
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=== 数字时代相关文章 ===
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*[https://chinadigitaltimes.net/chinese/636353.html Matters|Luterngun:数字极权的铁幕下,我们已退无可退]
上面这条命令是显示更多google关键词搜索的CDT文章结果,请以“词条名”替换“关键词”。
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*[https://chinadigitaltimes.net/chinese/579243.html 端传媒|数字列宁主义下,中国将如何重塑全球秩序?]
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*[https://chinadigitaltimes.net/chinese/580830.html 奇闻录|数字极权,就问你怕不怕]
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*[https://www.google.com/search?q={{PAGENAME}}+site%3Achinadigitaltimes.net%2Fchinese%2F 谷歌搜索:更多 CDT【{{PAGENAME}}】相关文章]
=== 中国数字空间相关链接 ===
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*[https://chinadigitaltimes.net/chinese/tag/数字监控/ CDT 网站:【{{PAGENAME}}】相关文章索引]
* [[人脸识别]]  
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* [[监控国家]]  
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=== 数字空间相关链接 ===
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* [https://www.google.com/search?q=一人一档+site%3Achinadigitaltimes.net%2Fspace%2F  中国数字空间上更多和【一人一档】相关的词条]
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* [https://www.google.com/search?q={{PAGENAME}}+site%3Achinadigitaltimes.net%2Fspace%2F  更多和【{{PAGENAME}}】相关词条]
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* [https://chinadigitaltimes.net/space/Special:Random  漫游数字空间]
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上面这条命令是显示相关词条和更多google关键词搜索的CDS文章结果,请“相关词条名”替换“相关词条1、2、3” 以“词条名”替换“关键词”。
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=== 参考资料 ===
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[[分类:老大哥馆]][[分类:数字威权主义]]
上面是参考资料代码,如果没有“参考资料”,请删除。另外,在下面设置本页面的所属分类:
 
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[[Category:老大哥馆]]
 

2023年8月7日 (一) 05:02的最新版本

一人一档是人脸监控识别中一个终极核心技术,它是核心算法大数据产生的结果。通过一人一档可以做很多事情,例如动态人脸识别、目标检索、目标轨迹、关系网络认可。“一人一档”在智慧城市智能安防等诸多领域都有广泛应用。然而,城市中各个卡口每天收集到的人脸图片数量高达千万级,在庞大的数据集中,要快速又精确的完成对人脸的聚类并非易事。

基于人脸识别技术的“一人一档”是当前在人像管理中常见的应用场景,通过对道路卡口摄像头采集的数据集进行聚类归档,从而建立人像档案,并将各个档案打上标签,首先是人脸聚类,是指对前端摄像头收集来的人脸照片进行分类,将同一个人的照片聚为一类,然后建立每个人的个人档案。[1]

中科院生物识别与安全技术研究中心主任、中科奥森首席科学家李子青教授:“安防视频大数据系统中,有路人库(抓拍)和名单库。路人库是增量存储的,前面分析了数据规模,一个月累积可能百亿级甚至千亿级规模,名单库中可能有 20 万人或更多(比如包括常住人口)。

假设辖区常来常往 100 万人,所谓的一人一档就是要把路人库(包括该辖区内 100 万人、从外地过来的人、以及被抓拍的名单库人员)根据人员 ID 进行聚类,梳理成一人一档。一人一档建立在识别引擎之上,我认为它是人脸监控识别的一个终极核心技术,它是识别引擎、大数据和自主学习共同产生的结果。”[2]

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参考资料