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小編為您分享：人臉識別系統的相關知識

人臉識別系統的使用：智能工作室

隨著智能樓宇成為職業熱議的話題，智能工作室也隨之升溫。互聯網技能的高速發展，智能工作體系網絡化成為一種必然的趨勢。

智能化工作利用人臉識別云渠道軟件、人臉設備移動終端、人臉識別訪客辦理體系、人臉識別門禁考勤體系、工作室控制體系、人臉識別職工識別系統等識別系統，完成智能化工作和智能化辦理，專業打造愈加科學化的空間和人性化的環境，然后進步工作功率和工作質量，改善工作條件，減輕勞動強度，完成辦理和決議計劃的科學化，然后縮小了工作的時間，供給了工作的功率。

人臉識別中的人臉采集環節主要受到哪些因素的影響？

1：遮擋程度

五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖畫為好。而在實踐場景中，許多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分數據需要根據算法要求決議是否留用訓練。

2：采集角度

人臉相對于攝像頭角度為正臉好。但實踐場景中往往很難抓拍正臉。因而算法模型需訓練包括左右側人臉、上下側人臉的數據。工業施工上攝像頭安裝的角度，需滿意人臉與攝像頭構成的角度在算法識別范圍內的要求。

人臉識別技術先進，但是其識別率也是精準的，也有一些難題是難以克服的，比方人的表情、光照等都會對人臉識別形成影響。

光照改變是影響人臉識別精準率的關鍵因素，因為臉部是3D結構，因此光線投射的暗影會加強或削弱原始臉部的特征。特別是在夜晚，由光線不足引起的面部暗影會導致辨認率急劇下降，使得系統難以滿足實際要求。同時，理論和試驗也證明了不同光照下同一個別之間的差異大于同一照耀下不同個別之間的差異。

人臉面部表情改變

人臉面部表情改變是由不同的表情體現的區域組成的，這里面有：嘴、臉頰、眼睛、眉毛以及前額，人的愛情表達是通過組成表情體現區域的肌肉產生部分形變完成的，這些形變不是簡略的平移，旋轉式的剛性改變。由表情改變所引起的人臉肌肉的部分形變會被作為面部特征模式的一部分，從而難以區別特征模式之間的差異是由不同人臉引起的還是由表情改變引起的，給分類辨認形成了困難。