人脸识别系统工控机-人脸识别系统-谷华科技

图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非人脸识别摄像头常见规定的识别人脸像素为60*60或100*100以上。

在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的远距离是10米，7K摄像头是20米。光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有*模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为。

而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。

青想邮局、迎新大屏弹幕、人脸识别门禁……北京师范大学9月3日用浓浓的人文情怀和科技智能气息迎接7000多名新生报到入学。上午8点，北师大主楼前的广场已经人头攒动，艺术团的学生以悠扬的歌声和动感的舞蹈迎接

学弟学妹们的到来。广场北侧，一座“青想邮局”吸引了不少新生。艺术与传媒学院新生刘玥伶在一张明信片上写下了未来四年自己的心愿，投进了“青想邮局”的信箱，她说希望毕业时能收到这张明信片，看看自己的心愿实现了没有。工作人员说，新生“慢递”出心愿明信片，人脸识别系统，可以自主选择在未来1至4年期间的某个时间点

收到自己的明信片。?在宿舍楼里，新生们正在一台人脸识别设备前录入自己的信息。工作人员说，等信息整理完成后，新生即使没有带学生卡，仅凭自己的脸，同时喊出自己的姓名或者输入学号后四位，人脸识别系统调制解调器，入口大门就可以自动打开，“设备可以识别26种方言，新生‘自报家门’时即使有口音也不用担心会被拒之门外。”?据了解，北师大今年共招收了2626名本科新生、4924名研究生新生。学校今年进一步加大了对贫困新生的资助力度，投入了40多万元采购物资给新放爱心大礼包，包括寝具包、学习用品卡、生活用品卡、饭卡补助、台灯、书包等，单份礼包价值1200元。

随着人脸识别技术的广泛应用 ， 也在不断促进技术本身持续发展 。基础算法研究 、 人脸重建技术 、 戴口罩人脸识别 、 3D 人脸识别技术 、 新型人脸采集技术 、人脸聚类技术 、 和低质量人脸识别技术 ， 是产业界和学术界关注的热点课题 ，人脸识别系统集线器，也预示了人脸识别技术的发展趋势 。基础算法技术热点包括模型结构设计 、 损失函数设计 、 无监督 / 半监督学习算法和分布式自学习算法等 。

模型结构设计目前主要有手工设计与网络结构搜索 (NAS) 两种思路 。ICCV 2019 轻量级人脸识别 (Lightweight Face Recognition) 竞赛结果显示 ，人脸识别系统工控机， 虽然对大模型场景下结构改进带来的提升则较为有限 ， 但是轻量级场景下网络结构改进对于识别率提升较为明显 。损失函数设计的核心在于学习具备鉴别性且足够鲁棒的特征 。近年来基于度量学习与各类 margin — based 方法逐渐成为主流。在特征提取加速方面 ， 主要的方法有轻量级网络 、 模型蒸惚 、 稀疏量化等 ；

在特征比对加速方面 ， 主要的思路有量化以及各类近似近邻检索技术 。低质量人脸识别技术。在实际的动态应用场景下 ， 人脸识别技术由于场景的不可控因素 ， 采集到的图片质量与训练图片的质量有很大差异 ， 如人脸偏转 ， 大幅度侧脸 ；运动模糊和失焦模糊 ；遮挡物(例如口罩 ， 墨镜) ；低的光照强度和对比度 ；视频传输由于编过程产生的人脸信息丢失等 ， 这些因素导致准确率*度下降 。