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人臉識別使用場景主要有哪些？人臉識別監督體系

使用人臉識別技能建立一套人臉監督體系，這個大型商場、大型超市、機場火車站、銀行、體育場、博物館、地鐵站等人多的地方使用較多。在條件允許的情況下能夠將該人臉識別監督體系與內部的人臉圖畫的數據庫連接起來，對該區域內的所有交游人群進行實時監控并承認身份。

在一些重要的場合或特定的時間段則能夠經過實時監督保證該區域的安全，避免部分分子制造混亂。而一旦產生了混亂局勢，也能夠及時的追溯畫面找到混亂源頭，并經過人臉識別技能當即鎖定相關分子來完成有效的打擊相關的目的。

小編為您分享：人臉識別系統的相關知識

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。