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怎样提高人脸识别准确率

随着科技水平的发展，基于人脸识别的门禁系统在社区、企业和院校的使用越来越广泛。对于人脸识别系统来说，最重要的指标就是其准确率。那么人脸识别系统的准确率受哪些因素影响，如何提高其准确率呢？

人脸识别系统准确率一般而言受3因素的影响即环境因素，硬件因素和软件因素。

首先说环境因素，环境因素是指人脸识别区域的采光照明状况。一般来说，常规的人脸识别系统要求在识别区域光线为均匀照射，没有阴影和闪光的散射光。部分高端产品对采光要求有所降低，但其成本相对会较高。因此为提高人脸识别准确率，在采光照明条件不好的场合需增加补光设备。

硬件因素，硬件因素是指人脸识别系统中摄像头和控制主板的性能。常用的人脸识别摄像头像素在200万至400万像素之间，根据不同厂家不同型号性能各有差异，不一定是像素越高越好。另外在人流量较小的出入口采用一般静态人脸识别即可，而在人流量较大的出入口的摄像头就必需具备超宽动态，运动补偿的功能，以保障人脸识别的准确率。

人脸识别控制主机的主板性能同样是影响人脸识别系统准确率的重要因素。因此，在选用人脸识别设备时，必需考虑到其主板的运算能力，存储能力，环境适应能力这几个方面的因素，配合其软件算法，用以保障提高人脸识别系统的准确率。

软件因素是指人脸识别算法的提升与优化，人脸识别算法的原理是系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

常用的人脸识别算法有4种基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、基于神经网络进行识别的算法。通过对各类算法的进一步提升也是提高人脸识别系统准确率的重要方式。

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