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影响人脸识别的因素:
1. 人脸相似性
不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。人脸识别设备
以模仿某个明星为目标的化妆、等人为因素加大了这个问题的难度。尤其是双胞胎的问题,人脸识别系统究竟能不能正确的识别出来,这个其实在学术界也是有争论的。有认为双胞胎根本不应该靠人脸识别技术进行分辨,它是没法用人脸识别技术来准确进行区分的。
2. 人脸防伪
人脸图像进行识别的主流欺骗手段是建立一个三维模型,或者是一些表情的嫁接。随着人脸防伪技术的完善、3D面部识别技术、摄像头等智能计算视觉技术的引入,面部图像进行识别的成功率会大大降低。
3. 动态识别
非配合性人脸识别的情况下,运动导致面部图像模糊或摄像头对焦不正确都会严重影响面部识别的成功率。在地铁、高速公路卡口、车站卡口、超市反扒、边检等安保和监控识别的使用中,这种困难明显突出。人脸识别设备
4. 样本缺乏
基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法,但是统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流形分布,能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个部分的采样,如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。此外,现在参与训练的人脸图像库基本都是外国人的图像,有关中国人、亚洲人的人脸图像库少之又少,给训练人脸识别模型增加了难度。
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人脸识别设备的相关内容
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人脸识别系统算法介绍
人脸检测算法的输入是一张图片,输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下,输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形,晋城人脸识别设备,但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形,或者是带旋转方向的矩形。人脸识别设备
常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程,人脸识别一体机,即算法在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中,我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。
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为了帮助大家更好的了解人脸识别设备,下面小编为大家进行详细介绍:
人脸识别门禁使用注意事项和特点?
人脸识别考勤机是一种新型的存储类考勤机,事先只需采集员工的面像并建立档案,当员工上下班站在人脸识别考勤机的识别区域内,考勤机上就会快速的记录考勤状况并保存记录。
一、人脸识别考勤机使用注意事项
1、请与考勤机保持约30—80cm距离处将人脸正对镜子,眼睛盯着镜面的中央处,人脸识别设备厂家,缓缓的前后移动脸部,并保持取样时神态自然。
2、您的人像必须在镜框范围内;取样时,只要脸在镜面范围内,视线对着镜面中央平行或是低头都是可以的。
3、在取样时尽量保持取样环境与考勤环境的一致,建议在考勤机放置位置取样。
4、请保持表情自然,避免闭眼、、头发盖住眼睛,取样和考勤时请不要佩戴眼镜,这样可以方便更快考勤。人脸识别设备
5、不要在有阳光照射的窗户附近使用。
二、人脸识别考勤机的主要特点
1、采用人脸关键区域定位的方法,其准确度高,安全性好。
2、一般采用双摄像头,属于准三维人脸识别技术,识别性能大大超过二维人脸识别,算法复杂度远低于三维人脸识别。
3、可通过U盘上传用户姓名列表,门禁考勤记录以及照片。
4、识别性能不受环境光线的影响,可靠性好。
5、可通过TCP/IP网络设置设备状态,以及上传信息;网络通讯数据加密。
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