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影響人臉識別通道管理系統(tǒng)中的人臉采集有哪些因素?

來源:http://100836.cn/news1017292.html   發(fā)布時間:2024-05-05 03:00:00

1:圖像大小

人臉圖像過小會影響識別效果,人臉圖像過大會影響識別速度。在規(guī)定的圖像大小內(nèi),算法更容易提升準確率和召回率。圖像大小反映在實際應用場景就是人臉離攝像頭的距離。

2:圖像分辨率

越低的圖像分辨率越難識別。圖像大小綜合圖像分辨率,直接影響攝像頭識別距離?,F(xiàn)4K攝像頭看清人臉的遠距離是10米,7K攝像頭是20米。

3:遮擋程度

五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為佳。而在實際場景中,很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋,這部分數(shù)據(jù)需要根據(jù)算法要求決定是否留用訓練。對于非配合情況下的人臉圖像采集,遮擋問題是一個非常嚴重的問題。帶著眼鏡,帽子等飾物,使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整,從而影響了后面的特征提取與識別,甚至會導致人臉檢測算法的失效。

4:光照環(huán)境

過曝或過暗的光照環(huán)境都會影響人臉識別效果??梢詮臄z像頭自帶的功能補光或濾光平衡光照影響,也可以利用算法模型優(yōu)化圖像光線。

5:模糊程度

實際場景主要著力解決運動模糊,人臉相對于攝像頭的移動經(jīng)常會產(chǎn)生運動模糊。部分攝像頭有抗模糊的功能,而在成本有限的情況下,考慮通過算法模型優(yōu)化此問題。

6:采集角度

人臉相對于攝像頭角度為正臉較佳。但實際場景中往往很難抓拍正臉。因此算法模型需訓練包含左右側(cè)人臉、上下側(cè)人臉的數(shù)據(jù)。工業(yè)施工上攝像頭安置的角度,需滿足人臉與攝像頭構成的角度在算法識別范圍內(nèi)的要求。

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