为什么人脸识别显示初始化模型就不会变了?

黄石光明模具 2022-10-11 14:19 编辑:金信 297阅读

一.光照问题

光照问题是机器视觉中的老问题,在人脸识别中的表现尤为明显。目前方法未能达到使用的程度。

如何克服光照的影响?

目前经常使用的方法有:直方图均衡化处理,必要的话会对人脸区域的左、右脸分别进行直方图均衡化,然后合并成整脸来克服光照的影响。Gabor小波受光照的影响较小。

二.姿态问题

与光照问题类似,姿态问题也是目前人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较的少,目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正而人脸图像,当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下,人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。

哭,笑,愤怒、仰头、低头,左侧脸,右侧脸,如何识别?

对于有一定偏转角度的人脸,我们会首先对其进行摆正,即将人脸摆正成正脸,然后进行识别;对于表情变化较大的人脸,本人还没有找到比较有效的方法。

三.遮挡问题

对于非配合情况下的人脸图像采集,遮挡问题是一个非常严重的问题。特别是在监控环境下,往往彼监控对象都会带着眼镜,帽子等饰物,使得被采集出来的人脸图像有可能不完整,从而影响了后面的特征提取与识别,甚至会导致人脸检测算法的失效。

眼睛,帽子、刘海,伤疤,如何识别?

进行人脸识别前,我们会首先对人脸部分进行特征点的标记,而且现在标记特征点时基本可以有效地避免以上因素的影响,问题就是在提取特征点周围的特征时,这些遮挡会有一定的影响,不过影响不会太大。

四.年龄变化

随着年龄的变化,面部外观也在变化,特别是对于青少年,这种变化更加的明显。对于不同的年龄段,人脸识别算法的识别率也不同。

不同时期的人脸像如何识别?少年、中年、老年。