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      初學者如何來做人臉識別算法的選型與部




      對于初學者來說,進行算法選型時有幾項因素需要重點考慮:精度與效率的平衡;人的面部因化妝、裝飾等變化較大;人臉識別底庫照的篩選與更新;活體檢測對攝像頭選型的需求;設備部署中光線與大小角度的干擾。
      初學者如何來做人臉識別算法的選型與部
      另外,如果涉及到支付環節,人臉識別算法既需要較高精度,盡量避免誤識,又要兼顧高峰期的支付效率,盡量避免拒識,所以算法閾值需要在誤識率和拒識率兩方面取得平衡。在此推薦虹軟視覺開放平臺的人臉識別SDK,以免費、離線著稱,尤其是近期發布的ArcFace4.1算法精度大幅提升,進一步降低了誤識率和拒識率,在相關AI應用上匹配度很高,也被業內多家方案商選用。

      其次,需要重點關注人們化妝、配飾等引起的面部變化。由于支付場景下人臉識別的設定閾值較高,面部特征變化可能導致支付失敗。面對該情況,用戶可定期通過小程序或者公眾號號更新人臉識別底庫照片,或者將刷臉支付時拍下的照片作為底庫照進行更新。


      另外,人臉識別底庫照注冊時需要保證照片質量,可以通過FQ(圖像質量檢測算法)對底庫進行批量篩選,質量不合格的要求學生重新上傳。高質量的人臉識別底庫將大幅提升識別效率與使用體驗,也能避免很多后續問題。市面上具備FQ功能的算法并不多,虹軟開放平臺的ArcFace4.1是一例。

      該功能可以將攝像頭拍下的照片進行標準化評估,去除模糊、大角度、逆光、暗光、強光等低質量的人臉圖像,從而大幅提升識別速度,也能幫助優化底庫人臉照,在上萬張照片中快速篩除不合格的注冊照,讓人臉識別從底庫的特征值開始就更加準確。

      最后,除了人臉識別以外,活體檢測也是支付場景下不可缺少的部分,通過雙目攝像頭同時進行RGB活體檢測和IR活體檢測,是兼顧效果與性價比的優良選擇。同時,設備部署時需要充分考慮實地場景中外部光線對攝像頭的干擾,安裝高度也需要考慮學生身高差異,避免大小角度對人臉識別造成過度影響。

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