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2022-02-08 09:14:07
虽然人脸识别在商用领域已经被接受,但高成本和高功耗一直是限制其规模化应用的阻碍因素。人脸识别技术和设备提供商需要在满足实际应用场景需求的同时,不断降低设备成本,同时降低产品功耗,提升产品的全生命周期,从而加快人脸识别技术在商用领域的规模化应用。
除成本和功耗因素外人脸识别闸机,人脸识别同时也面临着双胞胎的识别、光线的干扰、美容化妆、遮挡、低分辨率的识别的技术瓶颈。无论是厂商还是用户,都需要正视目前存在的困难,不断使产品和技术趋于场景实用。随着,国家和行业标准的建立与实施,以及人脸识别技术不断迭代,人脸识别将在防伪化、三维化、环境适应性、、高速度等方面得到强化,并迎来新一轮的发展热潮。
【1】红外人脸测温 随着校园数字化转型,快速、便捷的体温筛查也成为了刚需。本届教育装备展上人脸识别管理系统,一德壹教展台上展出的人脸识别测温班牌,就可以有效的满足这一需求。
师生日常考勤打卡时,人脸测温班牌自动锁定人脸区域,依靠红外热成像技术完成无接触测温,并将测温数据实时上传同步。值得一提的是,一德壹教采用了虹软视觉开放平台的ArcFace人脸识别人脸识别算法,该算法针对佩戴口罩这一特殊情况进行了针对性优化,提升了模型鲁棒性,不仅能检测目标是否佩戴口罩,还支持佩戴口罩情况下的人脸检测和人脸识别。
人脸鉴别被觉得是生物学特性鉴别行业乃至人工智能技术行业艰难的课题研究之一。人脸鉴别的艰难主要是人脸做为生物学特性的特性所产生的。
相似度
不一样个体中间的差别并不大,全部的人脸的构造都类似,乃至人脸的构造外观设计都很类似。那样的特性针对利用人脸开展定位是有益的,可是针对利用人脸区别人们个体是不好的。
多变性
人脸的外观设计很不稳定,人能够根据面部的变化造成许多小表情,而在不一样观查视角,人脸的视觉效果图象也相距非常大,此外,人脸鉴别还受阳光照射标准(比如大白天和夜里,房间内和户外等)、人脸的许多遮住物(比如防护口罩、太阳眼镜、秀发、胡子等)、年纪等各个方面要素的危害。
在人脸鉴别中,类的变化是应当变大而做为区别个体的规范的,而第二类的变化应当清除,由于他们能够意味着同一个个体。一般称类变化为类间变化(inter-class
difference),而称第二类变化为类内变化(intra-class
difference)。针对人脸,类内变化通常超过类间变化,进而使在受类内变化影响的状况下利用类间变化区别个体越来越出现异常艰难。
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