人脸抓拍系统目前有哪些局限性问题(人脸抓拍技术)

虽然人脸识别有其独特的优势和广泛的应用范围。但是目前国内外人脸识别的技术还不是特别成熟。人脸识别率受到很多条件的限制，因此详细了解人脸捕捉比对系统的局限性是该系统应用的关键环节。

类似

不同的脸差别不大。所有的脸在结构上都是相似的，甚至有些面部器官在结构和形状上也是相似的。这种情况对人脸识别率影响很大。本系统客户可以手动调整熟悉度进行自动预警(熟悉度大于80%则报警)。熟人度越高，识别准确率也会越高，但同时，漏报的可能性也会增加。因此，系统设置人脸识别的程度非常重要，客户可以根据实际情况合理调整其大小。

可变性

人脸的外观是很不稳定的，在不同的年龄和不同的时间段会有不同的变化，当然也会对人脸识别率产生一定的影响。所以在导入黑名单的时候，我们需要尽量选择最近的人脸照片。

照片质量

照片的质量直接影响识别效果，包括人脸大小的清晰度、分辨率等。人脸的照片包括前端高清摄像头拍摄的照片和导入黑名单库的照片。所以在导入黑名单时，我们需要选择尽可能清晰的人脸照片。

脸的角度。

照片一般要求脸部照片清晰。如果从来没有一张清晰的人脸图片，会极大的影响识别率。因此，在导入黑名单时，我们需要尽量选择正面人脸照片。

障碍物干扰

脸会受到很多因素的影响，比如口罩、墨镜、头发等。，这也会对人脸识别率产生一定的影响。所以在导入黑名单的时候，我们需要尽量选择没有被屏蔽的人脸照片。

光线的影响

光线的变化会极大地影响人脸的外观，从而影响识别的性能。现代人脸识别技术的许多测试表明，光照变化仍然是实用人脸识别系统的瓶颈之一。所以场景环境要尽量选择光线变化小的场景，同时进行补光。

黑名单来源

目前我们黑名单导入的添加方式有三种，分别是前端摄像头、现有照片、证件照。目前识别率最高的是前端摄像头采集的人脸照片被列入黑名单，其次是现有照片(其他摄像头或数码相机拍摄的照片等)。)，最后是公安图书馆的二代身份证照片。

黑名单数据库的大小

因为CPU的计算能力是有限的，而人脸比对和识别的实时性要求很高，黑名单太多会降低计算能力。