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人臉識別門禁的優(yōu)缺點(diǎn)分析

人臉識別門禁相對傳統(tǒng)射頻卡門禁的優(yōu)缺點(diǎn)如下：

優(yōu)點(diǎn)：

1、用戶體驗(yàn)佳，遠(yuǎn)程自動識別，住戶可以實(shí)現(xiàn)無感進(jìn)入；

2、用戶體驗(yàn)佳 1，住戶可以不用帶門禁卡了；

3、管理更方便，進(jìn)出報表統(tǒng)計；

4、管理更方便 1，短期來賓、長期來賓、租戶分類管理，限時注冊。

5、管理更方便 2，陌生人、黑名單預(yù)警。

缺點(diǎn)：

1、識別率無法保證100%；

2、成本比一般門禁高；

3、光線變化對識別效果影響較大。

人臉識別的理解

人臉識別(Face Recognition)是一種依據(jù)人的面部特征(如統(tǒng)計或幾何特征等)，自動進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)，又稱為面像識別、人像識別、相貌識別、面孔識別、面部識別等。通常我們所說的人臉識別是基于光學(xué)人臉圖像的身份識別與驗(yàn)證的簡稱。

人臉識別利用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)而對檢測到的人臉圖像進(jìn)行一系列的相關(guān)應(yīng)用操作。技術(shù)上包括圖像采集、特征定位、身份的確認(rèn)和查找等等。簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對比輸出結(jié)果。

影響人臉識別系統(tǒng)對人臉采集的主要因素有哪些？

1.圖像大小：人臉圖像過小會影響識別效果，人臉圖像過大會影響識別速度。非專業(yè)人臉識別攝像頭常見規(guī)定的蕞小識別人臉像素為60*60或100*100以上。在規(guī)定的圖像大小內(nèi)，算法更容易提升準(zhǔn)確率和召回率。圖像大小反映在實(shí)際應(yīng)用場景就是人臉離攝像頭的距離。

2.圖像分辨率：越低的圖像分辨率越難識別。圖像大小綜合圖像分辨率，直接影響攝像頭識別距離。現(xiàn)4K攝像頭看清人臉的遠(yuǎn)距離是10米，7K攝像頭是20米。

3.光照環(huán)境：過曝或過暗的光照環(huán)境都會影響人臉識別效果。可以從攝像頭自帶的功能補(bǔ)光或?yàn)V光平衡光照影響，也可以利用算法模型優(yōu)化圖像光線。

4.模糊程度：實(shí)際場景主要著力解決運(yùn)動模糊，人臉相對于攝像頭的移動經(jīng)常會產(chǎn)生運(yùn)動模糊。部分?jǐn)z像頭有抗模糊的功能，而在成本有限的情況下，考慮通過算法模型優(yōu)化此問題。

5.遮擋程度：五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為蕞佳。而在實(shí)際場景中，很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分?jǐn)?shù)據(jù)需要根據(jù)算法要求決定是否留用訓(xùn)練。

6.采集角度：人臉相對于攝像頭角度為正臉蕞佳。但實(shí)際場景中往往很難抓拍正臉。因此算法模型需訓(xùn)練包含左右側(cè)人臉、上下側(cè)人臉的數(shù)據(jù)。工業(yè)施工上攝像頭安置的角度，需滿足人臉與攝像頭構(gòu)成的角度在算法識別范圍內(nèi)的要求。