随着我国平安城市建设，监控越来越被广大用户所熟悉，安装监控将来可能会成为一种基本的日常技能，因为监控行业的民用家庭化正一步步走来。那么监控---头需要如何去安装呢？
首先大家要明确一点，监控---头主要有模拟---机跟网络---机2大类，其安装方法当然也不一样。
模拟监控---头安装：
准备：模拟---头、dvr硬盘录像机/采集卡、视频线、视频线接头、支架、电源、终端显示设备（电脑）
1，将视频线与---机连接，这个大家应该都会，没有什么技术含量。这里注意一点就是监控---头需要加配电源，一般是12v1a或者是12v2a。
2，将视频线与控制端采集卡或是dvr进行连接，采集卡是安装在电脑主机上的，所以，要是需要采集卡作为控制端需要电脑主机的支持，---机，但是控制端如果是dvr，电脑主机可以不要的，只要有一个显示的设备就可以。
3，安装相关的进行调节，沙坪坝监控，不同厂家的软件是有差异的。
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，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，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。
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，小区监控---机，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，医院监控---机，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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