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人臉識(shí)別使用場(chǎng)景主要有哪些？人臉識(shí)別監(jiān)督體系

使用人臉識(shí)別技能建立一套人臉監(jiān)督體系，這個(gè)大型商場(chǎng)、大型超市、機(jī)場(chǎng)火車站、銀行、體育場(chǎng)、博物館、地鐵站等人多的地方使用較多。在條件允許的情況下能夠?qū)⒃撊四樧R(shí)別監(jiān)督體系與內(nèi)部的人臉圖畫的數(shù)據(jù)庫(kù)連接起來(lái)，對(duì)該區(qū)域內(nèi)的所有交游人群進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控并承認(rèn)身份。

在一些重要的場(chǎng)合或特定的時(shí)間段則能夠經(jīng)過實(shí)時(shí)監(jiān)督保證該區(qū)域的安全，避免部分分子制造混亂。而一旦產(chǎn)生了混亂局勢(shì)，也能夠及時(shí)的追溯畫面找到混亂源頭，并經(jīng)過人臉識(shí)別技能當(dāng)即鎖定相關(guān)分子來(lái)完成有效的打擊相關(guān)的目的。

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人臉識(shí)別中的人臉采集環(huán)節(jié)主要受到哪些因素的影響？

1：遮擋程度

五官無(wú)遮擋、臉部邊緣清晰的圖畫為好。而在實(shí)踐場(chǎng)景中，許多人臉都會(huì)被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分?jǐn)?shù)據(jù)需要根據(jù)算法要求決議是否留用訓(xùn)練。

2：采集角度

人臉相對(duì)于攝像頭角度為正臉好。但實(shí)踐場(chǎng)景中往往很難抓拍正臉。因而算法模型需訓(xùn)練包括左右側(cè)人臉、上下側(cè)人臉的數(shù)據(jù)。工業(yè)施工上攝像頭安裝的角度，需滿意人臉與攝像頭構(gòu)成的角度在算法識(shí)別范圍內(nèi)的要求。

人臉識(shí)別技術(shù)先進(jìn)，但是其識(shí)別率也是精準(zhǔn)的，也有一些難題是難以克服的，比方人的表情、光照等都會(huì)對(duì)人臉識(shí)別形成影響。

光照改變是影響人臉識(shí)別精準(zhǔn)率的關(guān)鍵因素，因?yàn)槟槻渴?D結(jié)構(gòu)，因此光線投射的暗影會(huì)加強(qiáng)或削弱原始臉部的特征。特別是在夜晚，由光線不足引起的面部暗影會(huì)導(dǎo)致辨認(rèn)率急劇下降，使得系統(tǒng)難以滿足實(shí)際要求。同時(shí)，理論和試驗(yàn)也證明了不同光照下同一個(gè)別之間的差異大于同一照耀下不同個(gè)別之間的差異。