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人脸识别技术日益成熟 担任有成都技术难点存在

发布时间:2019-7-3 11:59:00
来源:http://chengdu.zhengziliang.com/news95982.html

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1、光照问题

由于人脸的3D结构,光照投射出的阴影,会加强或减弱原有的人脸特征。而且随着光线强度,显示度也不有不一样的体现,尤其是在夜晚,由于光线不足造成的面部阴影会导致识别率的急剧下降,使得系统难以满足实用要求。

2、表情姿态问题

与光照问题类似,表请和姿态问题也是目前成都人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化同样影像着面部识别的准确率。姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化,其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失,使得表情姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。

3、遮挡问题

对于非配合情况下的人脸图像采集,遮挡问题是一个非常严重的问题。特别是在监控环境下,往往彼监控对象都会带着眼镜,帽子等饰物,使得被采集出来的人脸图像有可能不完整,从而影响了后面的特征提取与识别,甚至会导致人脸检测算法的失效。

4、年龄变化

随着年龄的变化,面部外观也在变化,特别是对于青少年,这种变化更加的明显。对于不同的年龄段,人脸识别算法的识别率也不同。一个人从少年变成青年,变成老年,他的容貌可能会发生比较大的变化,从而导致识别率的下降。对于不同的年龄段,人脸识别算法的识别率也不同。

5、人脸相似性

不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

6、图像质量

人脸图像的来源可能多种多样,由于采集设备的不同,得到的人脸图像质量也不一样,特别是对于那些低分辨率、噪声大、质量差的人脸图像(如手机摄像头拍摄的人脸图片、远程监控拍摄的图片等)如何进行有效地人脸识别是个需要关注的问题。同样的,对于高分辨图像对人脸识别算法的影响也需要进一步的研究。


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