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防爆摄像头人脸识别影响因素ZTKB-Ex

 防爆摄像头人脸识别影响因素ZTKB-Ex 

人脸识别防爆摄像头的应用越来越广泛,不过,在人脸识别的过程中,受许多因素的影响,其识别的准确程度还是无法做到100%的,主要在于以下几点:

一、年龄变化对于不同的年龄段,人脸识别算法的识别率也不同。当一个人从少年变成青年,再变成老年,其容貌肯定会发生非常大的变化,从而导致人脸识别率的下降。

二、遮挡问题对于非配合情况下的人脸图像采集,遮挡问题是一个非常严重的问题。特别是在监控环境下,往往被监控对象都会带着眼镜、帽子等饰物,使得被采集出来的人脸图像有可能不完整,从而影响了后面的特征提取与识别,甚至会导致人脸检测算法的失效。

三、表情问题面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化,同样影响着面部识别的准确率。现有的技术对这些方面处理得还不错,无论是张嘴还是做一些夸张的表情,计算机都可以通过三维建模和姿态表情校正的方法把它纠正出来。

四、光照问题光照变化是影响人脸识别性能的关键因素,对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。由于人脸的3D结构,光照投射出的阴影,会加强或减弱原有的人脸特征。尤其是在夜晚,由于光线不足造成的面部阴影会导致识别率的急剧下降,使得系统难以满足实用要求。同时,理论和实验还证明同一个体因光照不同引起的差异,大于同一光照下不同个体之间的差异。光照问题是机器视觉中的老问题,在人脸识别中的表现尤为明显。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。
  五、姿态问题人脸识别主要依据人的面部表象特征来进行,如何识别由姿态引起的面部变化就成了该技术的难点之一。姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化,其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。针对姿态的研究相对比较的少,目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正面人脸图像,当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下,人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。

当然,上述有问题,随着时间的推移肯定会被逐一攻克的,防爆摄像头人脸识别率也会越来越高!


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