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方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度:计算相似性的常见方法(28种)是将一段二进制代码表示为向量或一组特征,使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度:对于多维向量数据相似度快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。来自:百科
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图2电子考勤 轨迹分析 人脸搜索服务可检索出图库中与输入人脸最相似的N张人脸图片及相似度。根据返回图片的时间、地点及行为信息,协助客户实现轨迹分析。 图3轨迹分析 客流分析 客流分析对于商场具有重要价值。基于人脸识别、比对、搜索技术,可以准确分析顾客的年龄、性别等信息,区分新老顾客,帮助客户精准营销。来自:百科
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