人脸识别技术在安防系统中承担着收集，传输和反馈数据的功能。首先，人脸识别翼闸价格，下行数据由前端设备记录，移动终端设备可以实时完成识别和结构化过程，然后将视频流和标记数据发送回后台进行进一步的处理，将***终结果传回管理层进行统一管理。想象一下，人脸识别翼闸，所有流程都是手工完成的，这不可避免地导致人力和物力资源的大量浪费。因此，在建立完善的城市安防系统的过程中，人脸识别技术构建的安防系统功不可没。

人脸识别中的人脸采集环节主要受到哪些因素的影响？

遮挡程度

五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。

采集角度

人脸相对于摄像头角度为正脸。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。

人脸识别技术***，但是其识别率也是准确的，也有一些难题是难以克服的，比如人的表情、光照等都会对人脸识别造成影响，下面来简单介绍一下

一、光照变化

光照变化是影响人脸识别准确率的***关键因素，由于脸部是3D结构，因此光线投射的阴影会加强或削弱原始脸部的特征。特别是在夜晚，由光线不足引起的面部阴影会导致识别率急剧下降，使得系统难以满足实际要求。同时，人脸识别翼闸报价，理论和实验也证明了不同光照下同一个体之间的差异大于同一照射下不同个体之间的差异。

二、人脸面部表情变化

人脸面部表情变化是由不同的表情表现的区域组成的，这里面有：嘴、脸颊、眼睛、眉毛以及前额，人的感情表达是通过组成表情表现区域的肌肉发生局部形变实现的，这些形变不是简单的平移，旋转式的刚性变化。由表情变化所引起的人脸肌肉的局部形变会被当做面部特征模式的一部分，从而难以区分特征模式之间的差异是由不同人脸引起的还是由表情变化引起的，给分类识别造成了困难。

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