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人脸识别一直失败的原因

作者:良仆发布时间:2020-05-21 15:45浏览次数:

伴随着人脸识别技术的发展,人脸识别技术的应用也越来越广泛。从用于核对旅客真实身份的火车站和机场的人脸识别,到购物刷脸支付、手机刷脸支付,人脸识别已经广泛应用到了人们的方方面面,为人们的出行和生活提供了便利。

但是人脸识别的功能也会有识别不出来的时候,在哪些情况下人脸识别会失败呢?

人脸图像识别的特征值与原有存储人脸图像特征值相差比较大。从识别技术角度讲,人脸识别需要采集到大量人脸图像相关的数据,用来验证算法,才能准确识别。而人脸识别设备中摄像头的分辨率较低时,将可能导致人脸识别失败;另外人脸识别数据采集较少或者是不精准的情况下,最终算法模型得到的数据与原有数据相差较大,也会导致了人脸识别的失败。

人脸识别采集仪

采集的人脸特征数据的改变。人脸识别技术简单来说就是,提取的人脸图像的特征值与原有存储人脸图像中的特征值进行匹配,当特征值匹配符合一个固定的特征范围值,则输出识别成功的结果。如果提取的特征与原有存储的特征值不匹配,则会出现识别失败的问题。举例来说,面部整体特征的改变,不小心火烧了眉毛、化妆、手术改变了面相或局部特征,且这些特征改变后,相应的原始数据并未重新采集便进行人脸识别将会导致人脸识别的失败。

环境因素导致的不能识别。在首次采集人脸特征的过程中,要求是不能戴帽子、戴眼镜以及光线的明暗度符合一定条件,所存储的面部特征数据成为原始数据。在之后进行人脸识别时,帽子、眼镜、光线过黑暗或者过明亮,都可能会让采取到的面部特征数据产生较大偏差,在与原始脸部特征数据做比对的时候,容易导致人脸识别的失败。

以上几点,就是有关人脸识别失败的总结,希望对你有帮助。

 

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