安檢門人臉識別系統(tǒng)是相對高科技之一
類別：百科知識 發(fā)布時間：2019-10-28 瀏覽人次：
安檢門人臉識別系統(tǒng)是相對高科技之一，它也是現(xiàn)代技術不斷發(fā)展帶來的產品之一。當然，這是自然的，并且有其缺點。 小編一起了解人臉識別的五個局限性。
1，人臉相似度
不同個體之間的差異很小，所有人臉的結構相似，甚至面部器官的結構形狀也是相似的。此功能有利于人臉定位，但不利于區(qū)分人臉對象。
2，動態(tài)識別
復合臉部識別，導致臉部圖像模糊或相機對焦不正確的運動會嚴重影響臉部識別的成功率。此困難在地鐵，公路刺刀，車站刺刀，超級市場倒車，邊境檢查等中使用安全和監(jiān)視標識時很明顯。
3，臉部安全
偽造人臉圖像以進行識別的主要欺騙方法是創(chuàng)建三維模型或移植某些表情。
隨著人臉防偽技術的改進，智能計算視覺技術（如3D人臉識別技術和相機）的引入，大大降低了偽造人臉圖像以進行識別的成功率。
4 ，圖像質量問題
面部圖像的來源可能多種多樣。由于采集設備的不同，所獲得的面部圖像的質量也有所不同，特別是對于那些分辨率低，噪聲高，質量較差的面部，例如通過移動電話相機拍攝的面部。
如何執(zhí)行有效的人臉識別（例如圖片，遠程監(jiān)控的圖片等）是需要注意的問題。同樣，高分辨率圖像對人臉識別算法的影響還需要進一步研究。
現(xiàn)在，當我們使用人臉識別時，我們通常會使用相同大小且清晰度接近的人臉圖像，因此可以基本解決圖像質量問題，但是面對現(xiàn)實中更復雜的問題，我們需要繼續(xù)以優(yōu)化處理。
5，樣本不足
基于統(tǒng)計學習的人臉識別算法是當前人臉識別領域的主流算法，但統(tǒng)計學習方法需要大量的培訓。 由于人臉圖像在高維空間中的分布是不規(guī)則的流形分布，因此可用樣本僅是人臉圖像空間中很小一部分的樣本。如何解決小樣本情況下的統(tǒng)計學習問題需要進一步的研究。
此外，當前參與訓練的面部圖像數(shù)據庫基本上是外國人的圖像。中國和亞洲人的人臉圖像很少，這使得訓練人臉識別模型變得困難。
1，人臉相似度
不同個體之間的差異很小，所有人臉的結構相似，甚至面部器官的結構形狀也是相似的。此功能有利于人臉定位，但不利于區(qū)分人臉對象。
2，動態(tài)識別
復合臉部識別，導致臉部圖像模糊或相機對焦不正確的運動會嚴重影響臉部識別的成功率。此困難在地鐵，公路刺刀，車站刺刀，超級市場倒車，邊境檢查等中使用安全和監(jiān)視標識時很明顯。
3，臉部安全
偽造人臉圖像以進行識別的主要欺騙方法是創(chuàng)建三維模型或移植某些表情。
隨著人臉防偽技術的改進，智能計算視覺技術（如3D人臉識別技術和相機）的引入，大大降低了偽造人臉圖像以進行識別的成功率。
4 ，圖像質量問題
面部圖像的來源可能多種多樣。由于采集設備的不同，所獲得的面部圖像的質量也有所不同，特別是對于那些分辨率低，噪聲高，質量較差的面部，例如通過移動電話相機拍攝的面部。
如何執(zhí)行有效的人臉識別（例如圖片，遠程監(jiān)控的圖片等）是需要注意的問題。同樣，高分辨率圖像對人臉識別算法的影響還需要進一步研究。
現(xiàn)在，當我們使用人臉識別時，我們通常會使用相同大小且清晰度接近的人臉圖像，因此可以基本解決圖像質量問題，但是面對現(xiàn)實中更復雜的問題，我們需要繼續(xù)以優(yōu)化處理。
5，樣本不足
基于統(tǒng)計學習的人臉識別算法是當前人臉識別領域的主流算法，但統(tǒng)計學習方法需要大量的培訓。 由于人臉圖像在高維空間中的分布是不規(guī)則的流形分布，因此可用樣本僅是人臉圖像空間中很小一部分的樣本。如何解決小樣本情況下的統(tǒng)計學習問題需要進一步的研究。
此外，當前參與訓練的面部圖像數(shù)據庫基本上是外國人的圖像。中國和亞洲人的人臉圖像很少，這使得訓練人臉識別模型變得困難。
此文關鍵詞：安檢門,人臉,識別,系統(tǒng),是,相對,高科技,之一,
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