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人脸识别技术性能的因素及解决办法
发布日期:2016-01-20

主要性能指标 
测量人脸识别的主要性能指标有:    
    (1)误识率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员的概率;    
    (2)拒识率(False;RejectRate;FRR):这是将指定人员误作其它人员的概率。     
    计算机在判别时采用的阈值不同,这两个指标也不同。一般情况下,误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大,拒识率FRR;随阈值的增大而减小。因此,可以采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)作为性能指标,这是调节阈值,使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR;或FRR。     

    影响人脸识别性能的因素及解决方法     
    (1)背景和头发:消除背景和头发,只识别脸部图象部分。     
    (2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转:采用几何规范化,人脸图象经过旋转、平移、缩放后,最后得到的脸部图象为指定大小,两眼水平,两眼距离一定。     
    (3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰:可以建立人脸的三维模型,或进行三维融合(morphing),将人脸图象恢复为正面图象。     
    (4)光源位置和强度的变化:采用直方图规范化,可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术,可以得到一个与光源位置无关的图象。     
    (5)年龄的变化:建立人脸图象的老化模型。     
    (6)表情的变化:提取对表情变化不敏感的特征,或者将人脸图象分割为各个器官的图象,分别识别后再综合判断。     
    (7)附着物(眼镜、胡须)的影响。     
    (8)照相机的变化:同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的。

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