小区人脸识别门禁-太原人脸识别门禁-山西元一智能科技

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影响人脸识别的因素：

1. 人脸相似性

不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。人脸识别门禁

以模仿某个明星为目标的化妆、等人为因素加大了这个问题的难度。尤其是双胞胎的问题，人脸识别系统究竟能不能正确的识别出来，这个其实在学术界也是有争论的。有认为双胞胎---不应该靠人脸识别技术进行分辨，它是没法用人脸识别技术来准确进行区分的。

2. 人脸防伪

人脸图像进行识别的主流欺---手段是建立一个三维模型，或者是一些表情的嫁接。随着人脸防伪技术的完善、3d---识别技术、---头等智能计算视觉技术的引入，---图像进行识别的成功率会---降低。

3. 动态识别

非配合性人脸识别的情况下，运动导致---图像模糊或---头对焦不正确都会---影响---识别的成功率。在地铁、高速公路卡口、车站卡口、超市反扒、边检等安保和监控识别的使用中，这种困难明显---。人脸识别门禁

4. 样本缺乏

基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流形分布，太原人脸识别门禁，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。此外，现在参与训练的人脸图像库基本都是外---的图像，有关---、亚洲人的人脸图像库少之又少，给训练人脸识别模型增加---度。

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