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人脸识别在金融领域的风险与机遇
银行和支付平台广泛引入人脸识别进行身份验证，简化转账或开户流程。用户仅需“刷脸”即可完成操作，比传统密码更便捷。然而，黑客攻击或3D面具伪造等安全隐患依然存在。为应对风险，部分机构采用多模态验证，如结合活体检测和声纹识别。另一方面，人脸识别也为普惠金融提供可能——偏远地区用户无需携带证件即可办理业务。未来，生物识别技术的防伪能力和标准化程度，将决定其在金融行业的渗透深度。
手动输入车牌入场或者出场当遇到不能识别的车牌(车牌上面有污泥遮挡等)，可以手动输入车牌号码入场或者出场。
3、无牌车出入场
在【在线监控】里面，当有无牌车入场时，点击【无牌车入场】，输入车辆息后点击【添加】开闸放行(车辆颜必选，无牌车辆很多时便于区分，也可以输入一个虚拟车牌)。
当有无牌车出场时，点击【无牌车出场】，输入查询条件后点击查询，即可查出满足条件的无牌车入场记录，点击入场的无牌车记录可显示入场的图片对比，确定好后点击【计算收费】，语音显示会播报和显示收费金额，收费后点击【开闸放行】。
经过几周繁忙的学，这两周变得清闲了起来O(∩_∩)O，上上周在我去上海参加培训时，学校的实周也请来了深圳的公司为我们进行为期一周的机器人实训。在我从上海回来后刚好赶上了个尾巴，因为刚培训完视觉，我对这方面的兴趣正浓。回来后我义无反顾的又开始了新的学校，通过问同学，问老师，紧赶慢赶的追上了一些。闲来无事就随便写写。车牌识别在停车场和高速公路车辆管理中得到广泛应用，车牌识别技术也是识别车辆身份的主要手段。车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场收费管理系统模式。
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下方就是我们识别到的车牌号:当然啦，用f103系列的单片机去做机器视觉，多少有点为难它了，毕竟它不是专门做这个的。所以有时会出现一些个别字符识别错误，尤其是“E”与“F”，这是正常现象。 1、车牌标志识别是根据监控摄像头拍摄路面上行车的汽车图片完成车牌号的识别。车牌标志识别大家日常日常生活常用的运用有ETC，地下停车场，电子监控，小区门口通道等，车牌标志识别的使用便捷了我们的日常生活，节省了大量的时间。
（二）车牌定位与分割车牌定位是识别过程中的关键步骤。由于车辆在行驶过程中可能会出现各种姿态变化，车牌的位置和角度也会随之变化。因此，系统需要能够自动检测到车牌的位置，并将其从复杂的背景中分离出来。这通常通过图像处理算法实现，例如边缘检测、颜分割等技术。一旦车牌被定位，系统会进一步将车牌区域分割成单个字符，为后续的字符识别做好准备。 （三）字符识别 字符识别是车牌识别的核心环节。系统需要将分割后的字符图像转换为可读的文字。这通常通过机器学算法实现，例如卷积神经网络（CNN）。CNN能够自动学字符的特征，并将其与已知的字符库进行匹配。为了提高识别的准确性，系统还会结合上下文信息，例如车牌号码的格式和规则。例如，中国车牌号码通常由汉字、字母和数字组成，系统会根据这些规则对识别结果进行校验和修正。车牌识别技术的应用范围广泛，以下是一些常见的应用场景: