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    三維人臉識別技術的廣泛應用

    作者:原創   發布時間: 2020/10/12 10:22:57

     

      無論是主流人臉圖像數據庫中存儲的人臉圖像,還是路口高清攝像頭瞬間獲取的人臉圖像,大部分其實都是2D人臉圖像。事實上,2D人臉圖像普遍存在固有的缺點,即不能深度表達人臉圖像數據,拍照時容易受到光照、姿勢、表情等因素的影響。就人臉而言,人臉、眼睛、鼻子、耳朵、下巴等很多關鍵部位不在一個平面上,人臉自然有具體的作用。拍攝2D人臉圖像并不能完全反饋人臉的所有關鍵基本特征。

      然而,就哈爾濱人臉識別單位對三維人臉識別技術的實際使用而言,仍處于初級使用水平,遠遠不能滿足廣泛應用的周期。影響3D人臉識別技術廣泛應用的關鍵因素有幾個:第一,獲取3D人臉圖像往往需要一定的采集設備,比如3D相機或者雙目相機,所以這類相機攝影設備的市場價格比較貴,只在某些地方使用;二是針對三維人臉圖像的處理要求,實現三維建模。相應的3D人臉識別技術比硬件設施的規范更高效,需要更高效的計算能力。目前還不能廣泛使用;第三,原始三維人臉圖像總數較少,相關三維人臉圖像數據庫尚未建立,缺乏足夠的三維人臉圖像測試樣本,理論研究周期性沒有辦法深入,更談不上更廣泛的實際應用。

      創建有著優良的多樣性與通用性的人臉圖像數據庫也一個必然性的事,跟而今主流的人臉識別單位引用的數據庫相比,其實質上的擢升要點體現在如下幾個方面:一是人臉圖像數據庫量級的擢升,將會從目前的十萬百萬等級提高至來日的十億級別甚至是百億等級;二是質級的擢升,將會由主流的2D人臉圖像提高至各種關鍵基本特性點更為非常明顯跟明了的3D人臉圖像;三是人臉圖像的類型擢升,將會獲取每個人在各個不一樣的姿態、表情、光線、裝飾物等之下的人臉圖像,以充實每個人的人臉表征繼而做到精細的人臉識別。

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