基于大数据的------神经网络，这种神经网络可以的分析图片中的每种不同元素并将其分类，找出我们需要的那一类。这样一个---的神经网络属于强分类器。训练这样的---神经网络分类器是很耗时的。另外，在正常的图像中，人脸区域只是占了很小的一部分，如果使用所有的特征进行训练的话，运算量非常大。
适应性增强算法则不同，为了节省运算时间和资源消耗，它训练很多个简单的弱小的分类器，监控，然后把它们串在一起，层层筛选，终形成一个强分类器。关键在于这个串在一起的筛选过程是动态的，下一个分类器能够根据上一层分类器所做的结果进行评估，并能够重点学习那些错误的结果，高清监控---头，这就是“适应性增强”的含义。
如果做个比喻的话，就是你做100道练习题，错了30个，对了70个。想要获得---的学习成果，你必须提高对这30道错题的关注，至于你做对了的可以不用再分太多精力去复习。你再做一遍这30道错题，结果其中又做错了10道题，那么这10道题是你必须重点关注的目标！以此类推，直到做对所有的题。
具体来说，在用适应性增强算法训练分类器时，首先在一张图中，真正属于人脸五官特征的区域其实并不多，那么先用一个简单的阈值二分法分类器“---”过滤一下就能筛掉大量的非人脸区域。
（1）、普通低照度ccd黑白---机+红外灯
在监控现场安装红外灯辐射“照明”，产生人眼看不见而普通---机能---到的红外光，通过ccd黑白---机可以实现夜间拍摄。
（2）、彩色转黑白---机+红外灯
所谓彩色转黑白---机就是指白天是彩色---机，到了晚上光照条件很差的时候，利用黑白图像对红外线感度较高的特点，监控系统，自动切换为黑白方式，在红外线的配合下进行拍摄。和红外灯配合时候，低照度---机必须满足红外灯支持的照度。
（3）、红外低照度彩色---机
红外低照度彩色---机的红外感度比一般---机高4倍以上，可以在零照度（0lux）下工作。
（4）低速快门---机
低速快门---机又称画面累积型---机，远程监控---机，通过电脑连续存储多帧（多达128帧）因光线不足而较模糊的画面，并累积起来，成为清晰的画面，借助slowshutter技术，实现在0.008lux/f1.2照度下进行拍摄。这种低照度---机适用于禁止红、紫外线破坏的博物馆、夜间生物活动观察、夜间海岸线监视等。
（5）、---照度---机
---照度---机采用exviewhad技术---提高了感光度，其彩色照度可达0.05lux，黑白则可达0.003-0.001lux。当配用的红外设备，可以得到高清晰度的黑白图像，实现0lux下拍摄。
人脸识别指的是识别图像或视频中的一个人或多个人的过程。人脸识别的算法通常会提取人脸特征，然后将其与数据库进行比较以查找佳匹配。人脸识别是许多生物识别、安全与监控系统以及图像和视频索引系统的重要部分。
人脸识别还是计算机视觉领域典型也是复杂的应用之一。人脸识别的算法诞生于上世纪七十年代，那时候的人们通---为总结各种人脸特征并形成公式交由计算机去判定，但是由于人类---的整体相似性以及人脸图像极其复杂多变的因素，包括头部姿势、年龄、胡须、发型、遮挡、光照条件和人脸表情等等，使得人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至---领域困难的研究课题之一。
所以，当下凡是出现“大数据”的地方就离不开---神经网络，“大数据”存在的作用就是给---神经网络充当训练和学习的样本与教材，以便后实现全自动化的精细数据分析、分类和判断能力。
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