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發布時間:2020-08-22 12:14  
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基于統計的人臉檢測技術——通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構成的人臉正、負樣本庫,采用統計方法強化訓練該系統,從而實現對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。
從技術層面,人臉識別改進的辦法可從上述三個方面。任何一個細節技術的突破都可能帶來識別率的提升改進。
除了上述三個技術層面改進人臉識別,也有很多上游企業在做人臉識別技術改進的研究,如通過在元器件上的改進,提升人臉識別準確率。
通常采取三種應對措施,使人臉識別系統能正常運作:
1. 工程角度:研發質量模型,對檢測到人臉質量進行評價,質量較差則不識別/檢驗。
2. 應用角度:施加場景限制,比如刷臉,人臉閘機,會場簽到時,都要求用戶在良好的光照條件下正對攝像頭,以避免采集到質量差的圖片。
3. 算法角度:提升人臉識別模型性能,在訓練數據里添加更多復雜場景和質量的照片,以增強模型的抗干擾能力。