8寸智能考勤門禁一體機
現如今,社會經濟發展迅速,科技日新月異,我們的生活也發生了很大的改變。人臉識別設備系統也開始出現在我們的身邊,實際上,人臉識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域困難的研究課題。
現在人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的困境
1、相似性
不同個體之間的區別不大,所有的人臉的結構都相似,甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的,但是對于利用人臉區分人類個體是不利的。
2、易變性
人臉的外形很不穩定,人可以通過臉部的變化產生很多表情,而在不同觀察角度,人臉的視覺圖像也相差很大,另外,人臉識別還受光照條件、人臉的很多遮蓋物、年齡等多方面因素的影響。在人臉識別中,一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的,而二類的變化應該消除,因為它們可以代表同一個個體。通常稱一類變化為類間變化,而稱二類變化為類內變化。對于人臉,類內變化往往大于類間變化,從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。
3、用戶配合度
現有的人臉識別系統在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是,在用戶不配合、采集條件不理想的情況下,現有系統的識別率將陡然下降。比如,人臉比對時,與系統中存儲的人臉有出入,例如剃了胡子、換了發型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。
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