安检门人脸识别系统是相对高科技之一

类别:警用知识 文章出处:未知发布时间:2019-10-28 13:49 浏览人次:

安检门人脸识别系统是相对高科技之一,它也是现代技术不断发展带来的产品之一。当然,这是自然的,并且有其缺点。 小编一起了解人脸识别的五个局限性。

1,人脸相似度
不同个体之间的差异很小,所有人脸的结构相似,甚至面部器官的结构形状也是相似的。此功能有利于人脸定位,但不利于区分人脸对象。

2,动态识别
复合脸部识别,导致脸部图像模糊或相机对焦不正确的运动会严重影响脸部识别的成功率。此困难在地铁,公路刺刀,车站刺刀,超级市场倒车,边境检查等中使用安全和监视标识时很明显。



3,脸部安全
伪造人脸图像以进行识别的主要欺骗方法是创建三维模型或移植某些表情。
随着人脸防伪技术的改进,智能计算视觉技术(如3D人脸识别技术和相机)的引入,大大降低了伪造人脸图像以进行识别的成功率。

4 ,图像质量问题
面部图像的来源可能多种多样。由于采集设备的不同,所获得的面部图像的质量也有所不同,特别是对于那些分辨率低,噪声高,质量较差的面部,例如通过移动电话相机拍摄的面部。
如何执行有效的人脸识别(例如图片,远程监控的图片等)是需要注意的问题。同样,高分辨率图像对人脸识别算法的影响还需要进一步研究。

现在,当我们使用人脸识别时,我们通常会使用相同大小且清晰度接近的人脸图像,因此可以基本解决图像质量问题,但是面对现实中更复杂的问题,我们需要继续以优化处理。
 
 5,样本不足
基于统计学习的人脸识别算法是当前人脸识别领域的主流算法,但统计学习方法需要大量的培训。 由于人脸图像在高维空间中的分布是不规则的流形分布,因此可用样本仅是人脸图像空间中很小一部分的样本。如何解决小样本情况下的统计学习问题需要进一步的研究。

此外,当前参与训练的面部图像数据库基本上是外国人的图像。中国和亚洲人的人脸图像很少,这使得训练人脸识别模型变得困难。




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