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，监控设备，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。
要实现无线监控，视频监控，网络连接有两种办法：一、如果---头没有连接路由器，而设备周围有无线的信号，那么我们就通过网线使监控---头和自己的电脑连接，在端口映射中进行设置，选择添加、启动upnp这一选项，在配置好以后，就可以实现无线监控；二、如果有无线路由器的话，那么可以直接将自己的电脑连接到无线，通过无线监控---头自身的无线组件，使无线监控---头承担路由器的功能并实现无线监控。
无线监控---头的安装非常方便，用户自己就可以进行安装；而且室内安装时也不会破坏室内的美观；同时，只要在无线信号覆盖的地方，无线监控---头就可以---移动。以上这些都是无线监控---头使用起来的好处，但是它也不可避免的会有弊端。首先是无线信号的覆盖面及稳定性问题，室内有效面积100平米，室外有效直线距离100米，这些都是无线监控的---。而信号的稳定同样是个大问题，只有保障信号的稳定才能保障拍摄到的画面。其次就是无线监控的安全性，因为是无线信号所以比较容易被外部设备接收，渝中监控，所以一定要注意好无线信号的安全问题。
监控---头给用户带来了很多方便，当然也不可避免的会出现问题，但是毕竟利大于弊，所以只要我们了解了无线监控---头的使用，我们就可以让它---的为我们的生活服务。
随着安防行业的迅速发展，日趋竞争激烈的现象一直持续着，过程中优胜劣汰的市场规律也表现的---，为了推动行业的良性健康稳定发展，视频安防监控系统，及满足社会对安防产品高标准个性化的需求，各企业都有义务和责任去---以---理念的思维模式进行定位经营。而非人从众式的跟风经营。这样不但不利于行业的发展，也不能满足社会对安防产品更高需求的期望。
我们一直以--前端---头定制，作为企业的定位。说到---头定制，并不是原器件材料的东拼西凑式装配那么简单。而是从满足客户需求的角度，对软/硬件提供个性化、有针对性的品质化服务。
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