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影响人脸识别算法有来自外界的各种因素,如何才能提高算法的准确率?
编辑:深圳市华诺安科技有限公司   时间:2017-11-28

       人脸识别应用市场的火爆,为很多创业公司带来了发展契机,市面一时间涌现很多人脸识别企业,而这种现象,让很多有需求的行业用户在面临更多合作选择的同时,也有很多困惑:每家企业都说拥有核心人脸识别算法,那到底什么才是好的人脸识别算法呢?有没有衡量标准?


       “面部识别就是通过视频采集设备获取用户的面部图像,再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析,进而和自身数据库里已有的数据进行比对,最后判断出用户的真实身份。

       其实从人脸识别的定义中不难看出,人脸识别技术区别于其他的科学技术,有着鲜明的特点,光线、年龄变化、角度和身材的变化等都会影响人脸识别的最终效果,为了对此类外界因素做好处理,就要求人脸识别算法需要不断进行自主学习和升级,始终处于一个动态进化的过程中,并不断通过实践来积累丰富人脸数据库,这就需要企业研发出的人脸识别算法在大量的实践案例中去实现进化。就像是互联网理念中常说的先发优势,人脸识别算法这一特性决定了,时间越长积累越多,人脸识别算法实现的进化就会越超乎想象。而算法的稳定性也能够在这个进化过程中得到提升,这对于企业应用是至关重要的。


       在实际应用中,复杂多变的应用场景也让人脸识别算法的应用面临很大的挑战。通过多模态生物识别统-身份认证平台,依靠平台强大的兼容性,企业无需对已有的业务系统进行修改,即可将人脸识别算法灵活的引入到多个应用场景中,满足未来不同的应用场景需求,而且统一集中的身份认证管理功能和日志管理功能,利于全方位构建大数据模型,让人脸识别算法能够更好的基于累积的数据库不断地通过自主学习而优化。可以说用好平台策略,让人脸识别算法的应用更加准确、方便、快捷!


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