安檢門人臉識(shí)別系統(tǒng)是相對高科技之一
類別：百科知識(shí) 發(fā)布時(shí)間：2019-10-28 瀏覽人次：
安檢門人臉識(shí)別系統(tǒng)是相對高科技之一，它也是現(xiàn)代技術(shù)不斷發(fā)展帶來的產(chǎn)品之一。當(dāng)然，這是自然的，并且有其缺點(diǎn)。 小編一起了解人臉識(shí)別的五個(gè)局限性。
1，人臉相似度
不同個(gè)體之間的差異很小，所有人臉的結(jié)構(gòu)相似，甚至面部器官的結(jié)構(gòu)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(dòng)態(tài)識(shí)別
復(fù)合臉部識(shí)別，導(dǎo)致臉部圖像模糊或相機(jī)對焦不正確的運(yùn)動(dòng)會(huì)嚴(yán)重影響臉部識(shí)別的成功率。此困難在地鐵，公路刺刀，車站刺刀，超級(jí)市場倒車，邊境檢查等中使用安全和監(jiān)視標(biāo)識(shí)時(shí)很明顯。
3，臉部安全
偽造人臉圖像以進(jìn)行識(shí)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(shù)的改進(jìn)，智能計(jì)算視覺技術(shù)（如3D人臉識(shí)別技術(shù)和相機(jī)）的引入，大大降低了偽造人臉圖像以進(jìn)行識(shí)別的成功率。
4 ，圖像質(zhì)量問題
面部圖像的來源可能多種多樣。由于采集設(shè)備的不同，所獲得的面部圖像的質(zhì)量也有所不同，特別是對于那些分辨率低，噪聲高，質(zhì)量較差的面部，例如通過移動(dòng)電話相機(jī)拍攝的面部。
如何執(zhí)行有效的人臉識(shí)別（例如圖片，遠(yuǎn)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(shí)別算法的影響還需要進(jìn)一步研究。
現(xiàn)在，當(dāng)我們使用人臉識(shí)別時(shí)，我們通常會(huì)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(zhì)量問題，但是面對現(xiàn)實(shí)中更復(fù)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(jì)學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法是當(dāng)前人臉識(shí)別領(lǐng)域的主流算法，但統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法需要大量的培訓(xùn)。 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(jì)學(xué)習(xí)問題需要進(jìn)一步的研究。
此外，當(dāng)前參與訓(xùn)練的面部圖像數(shù)據(jù)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(xùn)練人臉識(shí)別模型變得困難。
1，人臉相似度
不同個(gè)體之間的差異很小，所有人臉的結(jié)構(gòu)相似，甚至面部器官的結(jié)構(gòu)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(dòng)態(tài)識(shí)別
復(fù)合臉部識(shí)別，導(dǎo)致臉部圖像模糊或相機(jī)對焦不正確的運(yùn)動(dòng)會(huì)嚴(yán)重影響臉部識(shí)別的成功率。此困難在地鐵，公路刺刀，車站刺刀，超級(jí)市場倒車，邊境檢查等中使用安全和監(jiān)視標(biāo)識(shí)時(shí)很明顯。
3，臉部安全
偽造人臉圖像以進(jìn)行識(shí)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(shù)的改進(jìn)，智能計(jì)算視覺技術(shù)（如3D人臉識(shí)別技術(shù)和相機(jī)）的引入，大大降低了偽造人臉圖像以進(jìn)行識(shí)別的成功率。
4 ，圖像質(zhì)量問題
面部圖像的來源可能多種多樣。由于采集設(shè)備的不同，所獲得的面部圖像的質(zhì)量也有所不同，特別是對于那些分辨率低，噪聲高，質(zhì)量較差的面部，例如通過移動(dòng)電話相機(jī)拍攝的面部。
如何執(zhí)行有效的人臉識(shí)別（例如圖片，遠(yuǎn)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(shí)別算法的影響還需要進(jìn)一步研究。
現(xiàn)在，當(dāng)我們使用人臉識(shí)別時(shí)，我們通常會(huì)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(zhì)量問題，但是面對現(xiàn)實(shí)中更復(fù)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(jì)學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法是當(dāng)前人臉識(shí)別領(lǐng)域的主流算法，但統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法需要大量的培訓(xùn)。 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(jì)學(xué)習(xí)問題需要進(jìn)一步的研究。
此外，當(dāng)前參與訓(xùn)練的面部圖像數(shù)據(jù)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(xùn)練人臉識(shí)別模型變得困難。
此文關(guān)鍵詞：安檢門,人臉,識(shí)別,系統(tǒng),是,相對,高科技,之一,
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