人脸识别机的数据采集影响因素

面部识别是出入口控制的常用方法，它用于不同的情况。人脸识别机可以通过摄像头采集不同的人脸图像，如静态图像、动态图像、不同地点、不同表情等，采集设备自动搜索并拍摄其拍摄范围内的物体。

一、大致流程

瞄准人脸识别机，快速识别设备并与库中的数据进行比对，然后给设备提供开关门的信息。

二、采集人脸的主要影响因素

1、图片大小：人脸图片太小会影响识别效果，图片太大会影响识别速度。在实际应用场景中，人脸与摄像头之间的距离反映了图像的大小。

2、图像分辨率：图像分辨率越低，识别越困难。图像分辨率和图像尺寸直接影响相机的识别距离，现在4K摄像机可以看到10米外的面孔，7K摄像机可以看到20米外的面孔。

3、光线环境：光线太亮或太暗都会影响人脸识别机识别效果，可以根据相机自身的功能对光线进行填充或过滤，以平衡光线的影响，也可以对图像光线进行优化。

4、模糊：真实场景主要处理运动模糊，面部相对于相机的运动通常会产生运动模糊。有些相机具有防模糊功能，但如果成本有限，请考虑使用算法模型进行优化。

5、覆盖范围：五官不被遮挡，面部边缘清晰的图像优先。但在实际场景中，很多人脸会被帽子、眼镜、口罩等遮挡，这部分数据需要根据算法的要求来决定是否保留进行训练。

6、拍摄角度：脸部角度与相机正面相比效果好，但在现实场景中，捕捉人脸往往很困难。因此，需要使用包含左右人脸、上下人脸的数据来训练算法模型，摄像头的角度需要满足人脸与摄像头的角度在识别范围内的要求。

人脸识别机经常用于出入口管理方面，在通道管理中可以说是比较常见的。电子感应设备图像采集、人脸检测、口罩检测、人脸识别比对、非接触体温检测、活体判断等功能于一体，提供快速筛查和预警。