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发布时间:2020-03-04 05:55:55
随着科学技术的不断发展和进步,人像识别技术的日益成熟和完善,人像生物识别技术作为******前沿的生物识别技术及图像处理技术,在当今社会公共安全防范、刑侦、技侦、网络安全、***安全等诸多领域将发挥着独有的不可替代的作用,是人类社会科学技术发展与进步的里程碑。
动态人脸识别是不需要停驻等待,你只要出现在一定识别范围内,无论你是行走还是停立,系统就会自动进行识别,人脸识别技术,也就是说,人以自然的形态走过去,摄像头会进行信息的抓拍和采集,发出相应的指令,进行动态人脸识别,同时可上传信号给门禁控制器实现动态人脸识别的门禁考勤系统。
1. ***人脸识别市场
前瞻根据人脸识别行业发展现状;到2016年,***生物识别市场规模在127.13亿美元左右,其中人脸识别规模约26.53亿美元,占比在20%左右。预计到2021年,人脸识别算法,***人脸识别市场预计将达到63.7亿美元,按预计期间的复合增长率达17.83%。
2. 中国人脸识别市场
前瞻根据人脸识别行业发展现状,估算我国人脸识别市场规模约占***市场的10%左右。2010-2016年,我国人脸识别市场规模逐年增长,年均复合增长率达27%。2016年,我国人脸识别行业市场规模约为17.25亿元,同比增长27.97%,增速较上年上升4.64个百分点。
1.图像大小:人脸图像过小会影响识别效果,池州人脸识别,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蕞小识别人脸像素为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。
2.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。
3.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。
4.模糊程度:实际场景主要着力解决运动模糊,人脸识别考勤机,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。
5.遮挡程度:五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为蕞佳。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。
6.采集角度:人脸相对于摄像头角度为正脸蕞佳。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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