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人臉識別算法有哪些難點(diǎn)問題
導(dǎo)語：人臉識別算法有哪些難點(diǎn)問題?在信息化的今天，安全問題已經(jīng)成為了與每個人切身相關(guān)的問題。以下是小編整理好分享給大家的內(nèi)容，希望文章能夠幫助到你!謝謝大家的關(guān)注!
樣本缺乏
基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的人臉識別算法是人臉識別領(lǐng)域中的主流算法，但是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法需要大量的培訓(xùn)。由于人臉圖像在高維空間中的分布是一個不規(guī)則的流行分布，能得到的樣本只是對人臉圖像空間中的一個極小部分的采樣，如何解決小樣本下的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)問題有待進(jìn)一步的研究。
海量數(shù)據(jù)
傳統(tǒng)人臉識別算法如PCA、LDA等在小規(guī)模數(shù)據(jù)中可以很容易進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)。但是對于海量數(shù)據(jù)，這些方法其訓(xùn)練過程難以進(jìn)行，甚至有可能崩潰。
遮擋
對于非配合情況下的人臉圖像采集，遮擋問題是一個非常嚴(yán)重的問題，特別是在監(jiān)控環(huán)境下，往往被監(jiān)控對象都會帶著眼鏡﹑帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識別，甚至?xí)䦟?dǎo)致人臉識別算法的失效。
圖像質(zhì)量
人臉圖像的來源可能多種多樣，由于采集設(shè)備的不同，得到的人臉圖像質(zhì)量也不同，特別是對于那些低分辨率﹑噪聲大﹑質(zhì)量差的人臉圖像如何進(jìn)行有效的人臉識別是個需要關(guān)注的問題。同樣的，對于高分辨圖像，對人臉識別算法的影響也需要進(jìn)一步研究。
大規(guī)模人臉識別
隨著人臉數(shù)據(jù)庫規(guī)模的增長，人臉?biāo)惴ǖ男阅軐⒊尸F(xiàn)下降。
光照
光照問題是機(jī)器視覺中的老問題，在人臉識別中的表現(xiàn)尤為明顯，算法未能達(dá)到完美使用的程度。
姿態(tài)
與光照問題類似，姿態(tài)問題也是人臉識別研究中需要解決的一個技術(shù)難點(diǎn)。針對姿態(tài)的研究相對比較少，多數(shù)的人臉識別算法主要是針對正面，或接近正面的人臉圖像，當(dāng)發(fā)生俯仰或者左右側(cè)而比較厲害的情況下，人臉識別算法的識別率也將會急劇下降。
年齡變化
隨著年齡的變化，面部外觀也在變化，特別是對于青少年，這種變化更加的明顯。對于不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。
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