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遮擋、復雜光線等會大大影響人臉識別準確性

2021-04-19 17:06

與指紋識別方式類似，考勤機是人臉識別目前相對成熟的一類產品。因為在考勤系統(tǒng)中，用戶可以主動配合，設備能在穩(wěn)定的環(huán)境下獲取符合要求的人臉。這就為人臉識別提供了良好的輸入源，往往可以得到質量較好的圖片。但相信很多人也遇到多次識別不通過、站在原處不停變換人臉角度等待識別通過的尷尬。由于光角度或光線問題，得到的人臉圖像很難比對成功。這種情況的出現(xiàn)原因復雜，可能包括以下幾種：

1、復雜的環(huán)境背景

在進行人臉識別前需要進行人臉檢測。人臉檢測的準確性直接影響應用體驗。當監(jiān)控中的環(huán)境背景較為復雜時，人臉檢測率也會變低，因此能夠適應復雜背景環(huán)境的人臉檢測算法是人臉識別技術的難點之一。

2、多變的光線條件

在人臉識別技術的實際應用中，可能出現(xiàn)側光、曝光、逆光等現(xiàn)象，而且每個時間段的光照效果都不一樣，甚至在人臉識別范圍內各個位置的光照都不同，很大程度會導致人臉識別不通過現(xiàn)象。

3、遮擋問題

帽子、眼鏡、胡子以及口罩大面積遮擋也會直接影響人臉的特征提取，導致人臉識別比對不通過。需要多次重復識別才能成功，造成時間上的浪費，用戶體驗不佳。

遮擋、復雜光線等會大大影響人臉識別準確性

業(yè)內以“免費離線算法”知名的虹軟視覺開放平臺針對以上問題提供了很好的解決方案。虹軟的圖像質量檢測算法能將攝像頭拍下的照片進行標準化評估，有效過濾人臉圖像模糊、大角度、嚴重光線問題等低質量圖片，從而大大提升識別率，達到用戶在門禁、考勤等場景下無感通行的良好體驗。

對于人臉識別遮擋問題，ArcFace4．0不僅在算法精度方面大幅提升，進一步降低了誤識率和拒識率，同時針對當下實際應用場景中一般算法的不足，提升人臉可見區(qū)域權重，以及在局部特征增強方面設計相應策略，尤其是在疫情之下，虹軟全面提升了識別系統(tǒng)在口罩遮擋情況下的表現(xiàn)，達到識別率99．5％以上，解決了大面積遮擋的難題。