1、人臉識別簡單介紹：

　　人臉識別，通常也叫做人像識別、面部識別，是基于人臉特有信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，生產(chǎn)靜態(tài)或者動態(tài)圖像，以不同表情出現(xiàn)等形式存在，人臉識別硬件自動采集和檢測、跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行識別的一系列相關(guān)技術(shù)。

　　衡量人臉識別的算法能力的指標(biāo)：拒識率、誤識率、通過率、準確率。

　　人臉識別常用分類：人臉驗證、人臉檢索、N:N人臉識別

　　人臉識別閘機分類：人臉識別擺閘、人臉識別翼閘、人臉識別三輥閘、人臉識別旋轉(zhuǎn)閘機等

2、人臉識別閘機準確采集人臉的影響因素：

　　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。非好的人臉識別攝像頭常見規(guī)定的小識別人臉像素為60*60或100*100以上。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(yīng)用場景就是人臉離攝像頭的距離。

　　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。

　　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。

　　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。

　　遮擋程度：五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為很佳。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(xùn)練。

　　采集角度：人臉相對于攝像頭角度為正臉較好。但實際場景中往往很難抓拍正臉。因此算法模型需訓(xùn)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(gòu)成的角度在算法識別范圍內(nèi)的要求。

　　閘機硬件質(zhì)量好：有兼容功能的閘機和二次開發(fā)功能的情況下，兼容很好的人臉識別軟件，來共同應(yīng)用完成采集任務(wù)。

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編輯內(nèi)容：

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