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生物识别技术在落地应用中遇到的困难

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  • 发布时间:2021-07-01 13:50
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生物识别技术在落地应用中遇到的困难

【概要描述】以人脸识别应用为例,虽然人脸识别技术经历了较长的研究阶段,并且应用也开始落地,但至今人脸识别技术还是被认为是生物特征识别技术中较为困难的研究课题之一。另外,人脸识别技术自身优势也存在两面性,自然性、不易察觉以及非接触性也致使人脸识别技术在一些特定领域面临环境复杂性。

  • 分类:行业动态
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    在移动互联网智能化系统时期,生物学特性识别系统早已十分完善并应用在了普遍的电子产品中,但在具体运用中,因价钱、销售市场、技术性、硬件配置、互联网等的限定还处于产业发展的进行中,运用落地式还存有非常大难度系数。   

    以人脸鉴别运用为例子,尽管人脸识别系统经历了较长的科学研究环节,而且运用也逐渐落地式,但迄今人脸识别系统或是被觉得是生物学特性识别系统中比较艰难的课题研究之一。此外,人脸识别系统本身优点也存有多面性,生物性、不容易发觉及其非接触型也导致人脸识别系统在一些特殊行业遭遇自然环境多元性。   

    在开展人脸鉴别前必须先向监管情景中的人脸开展精准定位,即人脸检验。人脸检验的恰当是否立即危害人脸鉴别特性。当监管情景的情况比较繁杂时,人脸检验率也会随着减少,因而可以融入繁杂情况自然环境的人脸检验优化算法是人脸识别系统的难题之一。   

    在智能监控视频监控系统的具体运用中,会因为监管自然环境光源的变化导致检验到的人脸图象存有不一样的昏暗变化,不一样光照标准下,人脸鉴别尽管在特性上比有明显提升,可是还没有在压根上摆脱光照对准确率的危害。   

    人脸的视角多元性关键就是指因为拍摄手法的不一样造成 检验到的人脸图象的转动,包含平面图转动和深层转动。与此同时,小表情变化对人脸图象也是有危害,拍摄手法的变化一样会造成 人脸轮廊的变化,此外,因为视角的变化,很有可能会造成 人脸的一部分特点没法被恰当获取,进一步造成 人脸的不正确鉴别。   

    即便是是非非人为因素有意挡住,在具体运用时检验到的人脸图象也常常会发生如遮阳帽、近视眼镜等挡住物,除开这种,胡须及其流海的变化也立即危害人脸的svm算法,当人脸图象产生挡住时,人脸的许多信息内容会遗失,造成 人脸鉴别优化算法错误或无效。   

    除开人脸鉴别外,体形识别系统运用中也遭受跨角度变化、衣着变化、附加物变化,画质等的危害,此外在落地式运用时,步态识别必须任意取样很多的时钟频率体态数据信息开展实体模型学习培训,建体态库,随后依据体态数据信息给予系统软件解决方法。   

    在早期建库采集数据的情况下,步态识别的正脸准确率低,非常容易遭受性別、步幅、节奏感、速率等的影响;与此同时,照相机视角、气温标准、挡住物、附着物、路面艰险、乃至衣服裤子光照等都是会危害精确性;较为难获得年纪、性別等信息内容,并且非客观性,如伤残人不宜步态识别技术性。   

    在落地式商业的全过程中,大部分监管情景全是非常复杂的,很有可能存有好几个健身运动物件,路人图象非常容易受气温、光照等外部要素的危害,而有一定的变化。

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