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人脸识别的优势和阻碍
2014-08-21 08:58:31

人脸识别技术的出现已经在改变着人类的生活,然而一切也都不是那么的完美,做为一种新兴的智能化生

物技术他也有他的不足之处,下面我们来简单的分析一下:

 

人脸识别的优势在哪里?

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸

识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等

,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注

意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识

别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方

式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。

 

人脸识别的不足之处有哪些?


虽然人脸识别有很多其他识别无法比拟的优点,但是它本身也存在许多困难。人脸识别被认为是生物特征

识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带

来的。人脸在视觉上的特点是:

1.不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官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。
2.人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相

差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口

罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。
在人脸识别中,第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们

可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类

内变化(intra-class difference)。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰

的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。


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