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安檢門人臉識別系統(tǒng)是相對高科技之一

類別:百科知識 發(fā)布時間:2019-10-28 瀏覽人次:

安檢門人臉識別系統(tǒng)是相對高科技之一,它也是現(xiàn)代技術(shù)不斷發(fā)展帶來的產(chǎn)品之一。當(dāng)然,這是自然的,并且有其缺點。 小編一起了解人臉識別的五個局限性。

1,人臉相似度
不同個體之間的差異很小,所有人臉的結(jié)構(gòu)相似,甚至面部器官的結(jié)構(gòu)形狀也是相似的。此功能有利于人臉定位,但不利于區(qū)分人臉對象。

2,動態(tài)識別
復(fù)合臉部識別,導(dǎo)致臉部圖像模糊或相機(jī)對焦不正確的運動會嚴(yán)重影響臉部識別的成功率。此困難在地鐵,公路刺刀,車站刺刀,超級市場倒車,邊境檢查等中使用安全和監(jiān)視標(biāo)識時很明顯。



3,臉部安全
偽造人臉圖像以進(jìn)行識別的主要欺騙方法是創(chuàng)建三維模型或移植某些表情。
隨著人臉防偽技術(shù)的改進(jìn),智能計算視覺技術(shù)(如3D人臉識別技術(shù)和相機(jī))的引入,大大降低了偽造人臉圖像以進(jìn)行識別的成功率。

4 ,圖像質(zhì)量問題
面部圖像的來源可能多種多樣。由于采集設(shè)備的不同,所獲得的面部圖像的質(zhì)量也有所不同,特別是對于那些分辨率低,噪聲高,質(zhì)量較差的面部,例如通過移動電話相機(jī)拍攝的面部。
如何執(zhí)行有效的人臉識別(例如圖片,遠(yuǎn)程監(jiān)控的圖片等)是需要注意的問題。同樣,高分辨率圖像對人臉識別算法的影響還需要進(jìn)一步研究。

現(xiàn)在,當(dāng)我們使用人臉識別時,我們通常會使用相同大小且清晰度接近的人臉圖像,因此可以基本解決圖像質(zhì)量問題,但是面對現(xiàn)實中更復(fù)雜的問題,我們需要繼續(xù)以優(yōu)化處理。
 
 5,樣本不足
基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的人臉識別算法是當(dāng)前人臉識別領(lǐng)域的主流算法,但統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法需要大量的培訓(xùn)。 由于人臉圖像在高維空間中的分布是不規(guī)則的流形分布,因此可用樣本僅是人臉圖像空間中很小一部分的樣本。如何解決小樣本情況下的統(tǒng)計學(xué)習(xí)問題需要進(jìn)一步的研究。

此外,當(dāng)前參與訓(xùn)練的面部圖像數(shù)據(jù)庫基本上是外國人的圖像。中國和亞洲人的人臉圖像很少,這使得訓(xùn)練人臉識別模型變得困難。




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