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影响动态人脸识别系统的因素

2019-11-01

  动态人脸识别系统中进行人脸识别时哪些因素会影响人像的采集呢?智能停车场系统厂家的小编今天就来和大家介绍下:


  1:模糊程度


  实际场景主要着力解决运动模糊,人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能,而在成本有限的情况下,考虑通过算法模型优化此问题。


  2:遮挡程度


  五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为zui佳。而在实际场景中,很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡,这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。


  3:采集角度


  人脸相对于摄像头角度为正脸zui佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度,需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。

动态人脸识别系统

  4:图像分辨率


  越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率,直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的zui远距离是10米,7K摄像头是20米。


  5:图像大小


  人脸图像过小会影响识别效果,人脸图像过大会影响识别速度。非专业人脸识别摄像头常见规定的zui小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内,算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。


  6:光照环境


  过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响,也可以利用算法模型优化图像光线。


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