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基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)技術(shù)——通過(guò)對(duì)于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構(gòu)成的人臉正、負(fù)樣本庫(kù),采用統(tǒng)計(jì)方法強(qiáng)化訓(xùn)練該系統(tǒng),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉和非人臉的模式進(jìn)行檢測(cè)和分類(lèi)。
從技術(shù)層面,人臉識(shí)別改進(jìn)的辦法可從上述三個(gè)方面。任何一個(gè)細(xì)節(jié)技術(shù)的突破都可能帶來(lái)識(shí)別率的提升改進(jìn)。
除了上述三個(gè)技術(shù)層面改進(jìn)人臉識(shí)別,也有很多上游企業(yè)在做人臉識(shí)別技術(shù)改進(jìn)的研究,如通過(guò)在元器件上的改進(jìn),提升人臉識(shí)別準(zhǔn)確率。
通常采取三種應(yīng)對(duì)措施,使人臉識(shí)別系統(tǒng)能正常運(yùn)作:
1. 工程角度:研發(fā)質(zhì)量模型,對(duì)檢測(cè)到人臉質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),質(zhì)量較差則不識(shí)別/檢驗(yàn)。
2. 應(yīng)用角度:施加場(chǎng)景限制,比如刷臉,人臉閘機(jī),會(huì)場(chǎng)簽到時(shí),都要求用戶(hù)在良好的光照條件下正對(duì)攝像頭,以避免采集到質(zhì)量差的圖片。
3. 算法角度:提升人臉識(shí)別模型性能,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)里添加更多復(fù)雜場(chǎng)景和質(zhì)量的照片,以增強(qiáng)模型的抗干擾能力。