人脸识别技术应用过程中存在哪些问题 人脸识别应用场景调研
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虽然人脸识别技术对于大多数人来说是一种新型的技术，但其实这项技术在很早以前就已经有了研究，现在也有了广泛的应用。然而，人脸识别技术的应用也存在很多问题。让我们跟随边肖去看看有什么问题！
1.光照问题是机器视觉的老问题，在人脸识别中尤为明显。目前，该方法还没有达到使用的程度。
第二，姿态问题，类似于光照问题，也是当前人脸识别研究中需要解决的技术难点。关于体态的研究相对较少。目前大部分人脸识别算法主要针对人脸图像，在俯仰或者左右严重的情况下，人脸识别算法的识别率也会急剧下降。
哭，笑，愤怒、仰头、低头，左侧脸，右侧脸，如何识别？
3.遮挡问题。遮挡问题是非合作人脸图像采集中非常严重的问题。特别是在监控环境中，被监控对象往往戴着眼镜、帽子等饰品，可能会使采集到的人脸图像不完整，从而影响后续的特征提取和识别，甚至导致人脸检测算法的失败。
四、年龄变化，随着年龄的变化，面部容貌也在变化，尤其是青少年，这种变化更为明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也是不同的。
5.图像质量。人脸图像的来源可能多种多样，获取的人脸图像质量也因采集设备不同而不同。特别是对于那些分辨率低、噪声大、质量差的人脸图像(如手机摄像头拍摄的人脸图像、远程监控拍摄的图片等。)，如何有效的识别人脸是一个需要注意的问题。同样，高分辨率图像对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。摄像头，摄像机，远程监控，高端摄像头。如何鉴别？图像质量参差不齐。
6.缺少样本。基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域的主流算法，但是统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一种不规则的流形分布，所能获得的样本只是人脸图像空间的极小一部分。如何解决小样本的统计学习问题需要进一步研究。
七。海量数据。传统的人脸识别方法如PCA和LDA可以很容易地在小规模数据中进行训练和学习。但是对于海量数据，这些方法的训练过程是困难的，甚至可能崩溃。
八。大规模人脸识别。随着人脸数据库的增长，人脸算法的性能会下降。
在使用人脸识别技术的过程中，光照、姿态、遮挡、年龄变化、图像质量等问题。都是会影响具体体验的问题。对于这些问题，专家们还需要更多的研究和改进。
