易变性人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中,一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称一类变化为类间
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易变性人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中,一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体。通常称一类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类内变化。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

通常采取三种应对措施,使人脸识别系统能正常运作:
1. 工程角度:研发质量模型,对检测到人脸质量进行评价,质量较差则不识别/检验。
2. 应用角度:施加场景限制,比如刷脸,人脸闸机,会场签到时,都要求用户在良好的光照条件下正对摄像头,以避免采集到质量差的图片。
3. 算法角度:提升人脸识别模型性能,在训练数据里添加更多复杂场景和质量的照片,以增强模型的抗干扰能力。

近两年人脸识别技术迅速发展,识别精度及速度的有效提升为人脸识别在众多领域的应用提供了基础,自2015年起人脸识别的应用领域开始逐渐增多,尤其从2016年下半年,人脸识别技术各类应用案例落地速度明显加快。进入2017年之后,更是迎来了井喷式的爆发,多种应用、多个领域内都闪耀着它的身影。产品采用分体式设计,人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离,实用性高、安全可靠。 按功能应用可以分为:安防型人脸识别产品、提升管理型人脸识别产品、娱乐型人脸识别产品。

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