実際のアプリケーションでは、顔認識は認識精度に対する要求が高いだけでなく、高い効率も求められます。特に駅や空港など人が多く集まる場所では、速度が遅くなると、顔認識の実用性が大幅に低下します。顔認識の速度は、認識角度、認識背景、画像解像度、照明などの多くの要因によって影響を受けます。
識別角度人が画像取得装置に異なる角度で向き合ったときに表示される画像は異なるため、収集された顔画像が不完全になる可能性があり、その後の特徴抽出と認識の速度に影響を与え、顔検出アルゴリズムの失敗を引き起こすこともあります。 背景を特定する顔認識のプロセスでは、顔の取得に対する背景の影響を排除することが非常に重要です。複雑な背景は顔画像の配置に影響を与え、顔認識の速度に影響を与えます。 光源と付属品光の強度や位置、目やひげなどの顔の付属物は、認識の精度を低下させるだけでなく、顔認識の速度にも影響します。 実は、顔認識の分野でも、わが国は長年にわたり発展してきました。北京中安未来は、長年にわたり顔認識の分野に深く関わってきました。中安顔認識システムは、顔認識技術とIDカード認識技術を組み合わせた革新的なシステムです。カメラで顔を自動的にキャプチャし、顔の位置決め、キャプチャ、追跡、自動顔収集などの複数のアルゴリズム認識機能を統合しています。精密なアルゴリズムは、顔認識に影響を与える要因を克服します。 |
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