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结合监督下降优化和显著性的人像质量检测: 收藏
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引用; 《浙江工业大学学报》2017年第2期45卷 179-183页; 作者：戴金锋刘志姜晖晖鄢致雯扬中市人力资源和社会保障局江苏镇江212200 浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023 杭州市富阳中学浙江杭州311499; 针对已有社保人像采集系统缺少图像内容智能分析所导致的制卡失败问题,提出了人像质量智能检测算法.首先采用监督下降优化方法算法检测出人脸特征点,然后根据社保人像标准进行尺寸分析.最后采用显著性方法进行背景检测,判断背景是否合格...; 针对已有社保人像采集系统缺少图像内容智能分析所导致的制卡失败问题,提出了人像质量智能检测算法.首先采用监督下降优化方法算法检测出人脸特征点,然后根据社保人像标准进行尺寸分析.最后采用显著性方法进行背景检测,判断背景是否合格.实验结果表明:该算法可以自动检测出质量不合格照片,解决了上传图像质量太差导致制卡失败问题.另外,结合JNI技术和MVC设计模式完成了该算法和社保业务系统的集成.; 来源：详细信息评论

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