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人脸识别人脸采集的主要影响因素

时间:2020-06-20来源:慧美一卡通系统作者:慧美科技 点击:
国际权威商场洞悉陈述Gen Market Insights近日发布《全球人脸识别设备商场研究陈述》称,我国2017年人脸识别产值占全国际29.29%商场份额,2023年将到达44.59%。陈述还提到我国人工智能公司云从科技在2017年占有12.88%商场份额(占国际比例)。

是一种依据人的面部特征(如统计或几许特征等),主动进行身份识别的一种生物识别技能,又称为面像识别、人像识别、容颜识别、面孔识别、面部识别等。一般我们所说的人脸识别是基于光学人脸图画的身份识别与验证的简称。
人脸识别使用摄像机或摄像头收集含有人脸的图画或视频流,并主动在图画中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸图画进行一系列的相关使用操作。技能上包括图画收集、特征定位、身份的确认和查找等等。简单来说,就是从照片中提取人脸中的特征,比如眉毛高度、嘴角等等,再通过特征的比照输出结果。
前瞻依据人脸识别职业开展现状,估算我国人脸识别市场规模约占全球市场的10%左右。2010-2016年,我国人脸识别市场规模逐年增加,年均复合增加率达27%。2016年,我国人脸识别职业市场规模约为17.25亿元,同比增加27.97%,增速较上年上升4.64个百分点。

人脸采集的主要影响因素<ul class="list-paddingleft-2" font-size:16px;color:#333333;background-color:#ffffff;"="" style="color: rgb(77, 77, 77); font-family: &quot;sans serif&quot;, tahoma, verdana, helvetica;">
  • 图画巨细:人脸图画过小会影响辨认作用,人脸图画过大会影响辨认速度。非专业人脸辨认摄像头常见规则的最小辨认人脸像素为60*60或100*100以上。在规则的图画巨细内,算法更容易提高准确率和召回率。图画巨细反映在实践应用场景就是人脸离摄像头的间隔。

  • 图画分辨率:越低的图画分辨率越难辨认。图画巨细综合图画分辨率,直接影响摄像头辨认间隔。现4K摄像头看清人脸的远间隔是10米,7K摄像头是20米。

  • 光照环境:过曝或过暗的光照环境都会影响人脸辨认作用。能够从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响,也能够利用算法模型优化图画光线。

  • 含糊程度:实践场景主要着力处理运动含糊,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能,而在成本有限的情况下,考虑经过算法模型优化此问题。

  • 遮挡程度:五官无遮挡、脸部边际明晰的图画为佳。而在实践场景中,许多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡,这部分数据需求依据算法要求决定是否留用练习。

  • 收集角度:人脸相对于摄像头角度为正脸佳。但实践场景中往往很难抓拍正脸。因而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顿的角度,需满足人脸与摄像头构成的角度在算法辨认范围内的要求。

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