人脸识别摄像机

影响人脸识别系统对人脸采集的主要因素有哪些？

1.图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非专业人脸识别摄像头常见规定的蕞小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。

2.图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的远距离是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效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。

4.模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。

5.遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为蕞佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，淮北人脸识别，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。

6.采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸蕞佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。

人脸识别技术的优势

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等部位组合而成，它们之间的大致位置关系也是固定的。然而，人脸具有独特性，人脸识别摄像机，这个世界上找不出两张完全相同的人脸，人脸识别公司，人们通常能够根据不同面孔之间的细微差异将不同人区分开来。

人脸具有相似性和易变性，不同环境、光线、角度、年龄，均会对人脸的成像产生变化，因此，人脸识别是生物识别领域困难的研究领域之一。

人脸识别技术具有非强制性、非接触性、并发性等几大优势。

非强制性：系统在用户在无意识的状态下就可获取人脸图像，不需要专门配合;

非接触性：用户不需要和设备直接接触，就能获取人脸图像，提取人脸特征进行检测;

并发性：在实际应用场景下可以进行同时多个人脸的分拣、判断及识别;

除此之外，还有操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

想必大家在乘坐火车时也发现了国内一些火车站安装了人脸识别系统，与之前的工作人员“人证核对”的环节相比，人脸识别显得更加人性化和率，同时也节约了大量人力成本，特别是在春运、暑运以及客运高峰期，人脸识别显然更加具有优势。国内很多人接触人脸识别大概就是从火车站了解的，的确，火车站为人脸识别的商用进度起到了推进器的作用，也为人脸识别的广泛应用奠定了基础。

起初由于人脸识别技术的不完善，以及相关设备价格昂贵，而且对场地、改造、安装、调试、维护的要求较高，所以，全国只有部分大型城市的火车站安装了人脸识别系统。人脸识别技术的发展非常迅速，在识别准确率、识别效率、硬件尺寸等方面都有了很大进步。市场上常规人脸识别设备已经可以达到秒识别效率和98％的识别准确率，人脸识别原理，从这个参数上讲，已经和全球最先进的人脸识别技术相差无几，中国人脸识别产品早已经打破了国外的技术垄断。

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