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人脸识别门禁可广泛应用于小区门禁、道闸通道、写字楼等室内场景。
人脸识别门禁人脸采集的主要影响因素:
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最小识别人脸像素为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摄像头看清人脸的最远距离是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。
人脸识别门禁人脸采集的主要影响因素:
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。
部分摄像头有抗模糊的功能,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。
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人脸识别智能终端联系人:肖先生
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