不同個(gè)體之間的區(qū)別不大,所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似,甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行定位是有利的,但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類個(gè)體是不利的。" />

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影響人臉識(shí)別的五個(gè)因素

1. 人臉相似性

不同個(gè)體之間的區(qū)別不大,所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似,甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行定位是有利的,但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類個(gè)體是不利的。

以模仿某個(gè)明星為目標(biāo)的化妝、整容等人為因素加大了這個(gè)問(wèn)題的難度。尤其是雙胞胎的問(wèn)題,人臉識(shí)別系統(tǒng)究竟能不能正確的識(shí)別出來(lái),這個(gè)其實(shí)在學(xué)術(shù)界也是有爭(zhēng)論的。有專家認(rèn)為雙胞胎根本不應(yīng)該靠人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行分辨,它是沒(méi)法用人臉識(shí)別技術(shù)來(lái)準(zhǔn)確進(jìn)行區(qū)分的。

2. 動(dòng)態(tài)識(shí)別

非配合性人臉識(shí)別的情況下,運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致面部圖像模糊或攝像頭對(duì)焦不正確都會(huì)嚴(yán)重影響面部識(shí)別的成功率。在地鐵、高速公路卡口、車站卡口、超市反扒、邊檢等安保和監(jiān)控識(shí)別的使用中,這種困難明顯突出。

3. 人臉?lè)纻?br />
偽造人臉圖像進(jìn)行識(shí)別的主流欺騙手段是建立一個(gè)三維模型,或者是一些表情的嫁接。隨著人臉?lè)纻渭夹g(shù)的完善、3D面部識(shí)別技術(shù)、攝像頭等智能計(jì)算視覺技術(shù)的引入,偽造面部圖像進(jìn)行識(shí)別的成功率會(huì)大大降低。

4. 樣本缺乏

基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法是目前人臉識(shí)別領(lǐng)域中的主流算法,但是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法需要大量的訓(xùn)練。由于人臉圖像在高維空間中的分布是一個(gè)不規(guī)則的流形分布,能得到的樣本只是對(duì)人臉圖像空間中的一個(gè)極小部分的采樣,如何解決小樣本下的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)問(wèn)題有待進(jìn)一步的研究。此外,現(xiàn)在參與訓(xùn)練的人臉圖像庫(kù)基本都是外國(guó)人的圖像,有關(guān)中國(guó)人、亞洲人的人臉圖像庫(kù)少之又少,給訓(xùn)練人臉識(shí)別模型增加了難度。

5. 圖像質(zhì)量問(wèn)題

人臉圖像的來(lái)源可能多種多樣,由于采集設(shè)備的不同,得到的人臉圖像質(zhì)量也不一樣,特別是對(duì)于那些低分辨率、噪聲大、質(zhì)量差的人臉圖像(如手機(jī)攝像頭拍攝的人臉圖片、遠(yuǎn)程監(jiān)控拍攝的圖片等)如何進(jìn)行有效地人臉識(shí)別是個(gè)需要關(guān)注的問(wèn)題。同樣的,對(duì)于高分辨圖像對(duì)人臉識(shí)別算法的影響也需要進(jìn)一步的研究?,F(xiàn)在,我們?cè)谌四樧R(shí)別時(shí),一般采用的都是相同尺寸,清晰度很接近的人臉圖片,所以圖像質(zhì)量問(wèn)題基本可以解決,但是面對(duì)現(xiàn)實(shí)中更加復(fù)雜的問(wèn)題,還需要繼續(xù)優(yōu)化處理。

影響人臉識(shí)別的五個(gè)因素

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