工厂人脸识别系统工作原理
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现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是,在用户不配合、采集条件不理想的情况下,现有系统的识别率将陡然下降。比如,人脸比对时,与系统中存储的人脸有出入,例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
人脸识别算法一般会设定一个阈值作为评判通过与否的标准,该阈值一般是用分数或者百分比来衡量。业界一般采用“认假率(FAR,又称误识率,把某人误识为其他人)”和“拒真率(FRR拒真率,本人注册在底库中,但比对相似度达到不预定的值)”,来作为评判依据。