Question

人脸识别算法的难点是什么？

Answer 1

人脸识别软件当然选像素数据，像素数据专业18年,成熟的应用解决方案,稳定的技术基础和国内众多应用案例人脸识别,国内知名人脸识别厂商,完美的技术,成本低,效率高的人脸识别应用和系统，公司利用自主研发的核心技术为各行业用户量身定制了全方位的解决方案，在人脸识别、人像采集、检测和处理方面成果丰硕，成功应用于公安、交通、金融、外事、外交以及教育等领域，取得了良好的社会及经济效益。

Answer 2

动态人脸识别在应用中遇到的挑战

1.光照问题

面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监控区域内各个位置的光照都不同。

2. 人脸姿态和饰物问题

因为监控是非配合型的，监控人员通过监控区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等的各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。

3. 摄像机的图像问题

摄像机很多技术参数影响视频图像的质量，这些因素有感光器(CCD、CMOS)、感光器的大小、DSP的处理速度、内置图像处理芯片和镜头等，同时摄像机内置的一些设置参数也将影响视频质量，如曝光时间、光圈、动态白平衡等参数。

4.丢帧和丢脸问题

需要的网络识别和系统的计算识别可能会造成视频的丢帧和丢脸现象，特别是监控人流量大的区域，由于网络传输的带宽问题和计算能力问题，常常引起丢帧和丢脸。

视频人脸识别监控的最优方案

1.使用更先进的高清摄像头(3-5百万)。

2.室内均匀光线，或室外白天，无侧光和直射光

3.人群面向同样的方向，朝向相机的方向。

4.恰当的监控点，如走廊、巷子或安检门/闸机口等(不要一群人同时出现)。

5.相机与人脸的角度小于20°。

决定监控系统性能的几个主要因素

1.模板库的人数：不宜大，包含关键人物即可。

2.经过摄像头的人数：同时出现在摄像头的人数决定了单位时间里的比对次数。

3.报警反馈时间：实时性越强，对系统性能要求越高。

4.摄像头采集帧数：帧数越高，人员经过摄像头前采集的次数越多，比对的次数也越多。

可以的话百度一下colorreco，更多的信息。

Answer 3

难点例如： 1：N中N的大小（算法精度，应用框架）；非配合应用场景；跨人种、跨年龄识别问题；耗时问题。推荐使用虹软的免费人脸识别SDK感受下~~