鹰眼动态视频识别引擎采用先进的算法,同画面下实时捕捉多个人、物品、车辆等,每秒能达到百万级对比效率,无缝对接现网摄像头。人脸识别算法研究已久,在背景简单的情形下,大部分算法都能很好的处理。但是,复杂情形下的图像该如何校验?以下8大难技术点急需解决。
如何克服光照的影响?
姿态(哭,笑,愤怒、仰头、低头,左侧脸,右侧脸)变化后如何识别?
遮挡(眼睛,帽子、刘海,伤疤)如何识别?
同时期的人(少年、中年、老年)脸像如何识别?
图像质量(摄像头,摄像机,远程监控,高端相机等)参差不齐如何识别?
样本缺乏,如何解决小样本下的统计学习?
如何解决海量数据的训练学习?
如何维持或提高大规模应用环境下的人脸识别算法的识别率?
以公安应用为例,公安部门在查办案、处理事务时常常会遇到一些不明身份的人员,比如走丢的老人、小孩,拒不交代身份的嫌疑犯,无人认领的尸体等。这时传统的方法往往不能解决问题。利用人脸检索系统,将目标人脸输入到系统中。系统自动在海量人口数据库中进行查找比对,列出前若干名相似的人员信息。然后再通过人工干预的方式,对系统结果进行筛选,得到目标的真实身份。