人脸查询注意问题列表.doc

人脸查询注意问题列表1) 原始照片基本要求:两眼不少于40个像素照片光度比较均匀，不要有测光照片格式目前最好是jpg和bmp这两种2) 人脸查询分以下步骤：（1） 人脸信息采集（2） 人脸信息处理（信息处理与特征计算）（3） 人脸特征比对3) 特征是如何提取的？通过眼睛和下颌定位来提取特征，计算出该人的骨骼特征。4) 要比对的照片上的人脸形状、眼镜、头发如何影响比对的？人脸形状可以影响定位的错误，要通过手工定位，即使这样，提取特征也不是太准确的。眼镜颜色是黑色或者太重，会影响特征的提取。头发如果遮挡脸型，也会影响特征的提取。定位不准确，特征提取就不准确，影响查找的准确性。脸型以后的解决办法：（1）只比对左边脸或者右边脸；（2）只比对某些特征。5) 比对照片年龄有何要求？要求两个比对的照片年龄相差不要太大，最好在10岁以内。6) 照片上的测光如何影响？测光，可能让鼻子形成一个阴影，影响特征提取。7) 检索方式有：（1）脸，（2）眼眉，（3）眼，（4）鼻子，（5）嘴巴。这五点是如何关联的？在提取特征时，按照这三点定位提取特征，这5个特征按照一定的权重比例以二进制的形式保存到数据库中。无论你选择其中的一个或者某几个，都是按这个比例检索，总的权重为1。8) 要比对的照片脸型的角度有何要求？左右在20度以内，上下在15度以内。以上照片就会影响定位以及特征的提取。9) 如何使用Hausdorff人像查询？Hausdorff主要用来查询素描的头像，或者骷髅复原的头像。10) 基于人像查询的软件开发，应该注意什么问题？分：客户端，主服务器，从服务器。主服务器：存放原始照片信息，以及特征，不进行比对运算，主要是数据的分发。要求使用Raid5保障数据的安全性。从服务器：可以是多台，来运行面相比对运算。客户端：照片输入，定位，提取特征，向服务器发送查询指令。11) 主服务器数据库如何选择？建议使用Oracle数据库。如果库比较小，要求不是太高，可以使用其他数据库，比如sql，db2，mysql等。12) 肤色如何影响查询结果？黑色和棕色人种，对比对结果影响比较大。黑色人种，首先可能定位都不太准确，应为眼睛可能不是太明显。13) 如何给客户部署人像查询？照片导入：最好提供一个文件夹，照片以身份证命名。基本信息：最好从客户库中直接导入。找2000张到3000张照片，计算基础特征库。14）当前人脸识别的优缺点缺点：黑色人种与棕色人种检索准确性不高 对要比对的照片或者视频截图有较高的要求（不可戴墨镜，长发影响，角度影响） 要比对的照片角度有一定要求，目前侧脸识别还不是太好。有点：采用三点定位，比其他的两点定位，提取特征，比对结果，准确率要高 只要客户提供一个比较合格的人脸，就可以进行比对查询15）我们可以做到什么地步人脸识别门禁系统：利用嵌入式技术，通过人脸来进出入房间。人脸识别考勤系统通道进出入系统人脸布控报警系统人脸检测系统提示：只要从客户可以获取人脸，就可以实现客户的实现。16）人脸识别的未来发展目前大多是用在政府与企事业单位，原因是成本高；未来的增长点是芯片化