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人脸识别中的人脸收集环节首要受到哪些因素的影响?

来源:重庆颢梆科技有限公司 发布时间:2019年07月30日

人脸识别中的人脸收集环节首要受到哪些因素的影响?

1:图画巨细

人脸图画过小会影响识别作用,人脸图画过大会影响识别速度。非专业人脸识别摄像头常见规则的小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规则的图画巨细内,算法更简单提高准确率和召回率。图画巨细反映在实践使用场景便是人脸离摄像头的间隔。

2:图画分辨率

越低的图画分辨率越难识别。图画巨细综合图画分辨率,直接影响摄像头识别间隔。现4K摄像头看清人脸的远间隔是10米,7K摄像头是20米。

3:光照环境

过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别作用。能够从摄像头自带的功用补光或滤光平衡光照影响,也能够使用算法模型优化图画光线。

4:含糊程度

实践场景首要着力解决运动含糊,人脸相对于摄像头的移动经常会发生运动含糊。部分摄像头有抗含糊的功用,而在本钱有限的情况下,考虑经过算法模型优化此问题。

5:遮挡程度

五官无遮挡、脸部边缘清晰的图画为佳。而在实践场景中,很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡,这部分数据需要依据算法要求决定是否留用练习。

6:收集视点

人脸相对于摄像头视点为正脸佳。但实践场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需练习包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的视点,需满意人脸与摄像头构成的视点在算法识别范围内的要求。

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