Red de Respuestas Legales - Derecho de bienes - ¿Cuáles son los principales factores de recopilación de información que afectan las puertas de reconocimiento facial en mi país?

¿Cuáles son los principales factores de recopilación de información que afectan las puertas de reconocimiento facial en mi país?

1. Tamaño de la imagen

Si el retrato de la cara es demasiado pequeño, afectará el efecto cognitivo, y si el retrato de la cara es demasiado grande, afectará la velocidad cognitiva. Los píxeles mínimos de reconocimiento facial de las cámaras de reconocimiento facial no profesionales suelen ser 60*60 o 100*100 o más. Dentro del tamaño de imagen especificado, el algoritmo mejora fácilmente la precisión y la reproducibilidad. El tamaño de la imagen refleja la distancia entre el rostro y la cámara en el escenario de aplicación real.

2. Resolución de la imagen

Cuanto menor sea la resolución de la imagen, más difícil será para el sistema de reconocimiento facial. El tamaño de la imagen y la resolución general de la imagen afectan directamente la distancia de reconocimiento de la cámara. Actualmente, la distancia máxima a la que las cámaras 4K pueden ver rostros humanos es de 10 metros y las cámaras 7K son de 20 metros.

3. Entorno de iluminación

La sobreexposición o la luz solar demasiado oscura son factores que ponen en peligro el efecto real del reconocimiento facial. Puede llenar o filtrar la luz de las funciones integradas de las cámaras de vigilancia para equilibrar los peligros de la exposición a la luz solar, o puede utilizar métodos computacionales para modelar fuentes físicas para mejorar las fuentes de luz de la imagen.

4. Grado de oclusión

Las imágenes con bordes faciales claros son las mejores. Sin embargo, en escenas reales, muchos rostros quedan bloqueados por obstáculos como sombrillas, gafas para miopía y máscaras anti-smog. Estas consideraciones estadísticas se utilizan para optimizar el problema mediante modelos algorítmicos.

5. Ángulo de recogida

El ángulo de la cara con respecto a la cámara es mejor para la vista frontal. Pero en escenas reales, a menudo resulta difícil tomar fotografías. Por lo tanto, el modelo de algoritmo debe entrenarse con datos que incluyan las caras izquierda y derecha y las caras superior e inferior.