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    發(fā)薪貸人臉識別失敗?發(fā)薪貸人臉識別怎么過(guò)

    發(fā)薪貸人臉識別失敗這個(gè)事情也是用戶(hù)們很頭疼的,因為不知道發(fā)薪貸為什么人臉識別總是失敗,這樣的話(huà)就會(huì )一直使用不了發(fā)薪貸。下面為你公布發(fā)薪貸人臉識別失敗,發(fā)薪貸人臉識別怎么過(guò)。

    發(fā)薪貸人臉識別失敗

    用戶(hù)評價(jià):

    APP,人臉識別總是無(wú)法連接數據

    手機關(guān)系吧,掃臉蘋(píng)果手機過(guò)不去

    一早上到現在實(shí)驗了無(wú)數遍,大街上,辦公室,家里,陽(yáng)臺,廁所,車(chē)里,統統不過(guò),你們是怎么驗證的

    發(fā)薪貸人臉識別怎么過(guò)

    測量人臉識別的主要性能指標有:

    1.誤識率:這是將其他人誤作指定人員的概率;

    2.拒識率:這是將指定人員誤作其它人員的概率。

    影響人臉識別性能的因素及解決方法

    (1)背景和頭發(fā):消除背景和頭發(fā),只識別臉部圖象部分。

    (2)人臉在圖象平面內的平移、縮放、旋轉:采用幾何規范化,人臉圖象經(jīng)過(guò)旋轉、平移、縮放后,最后得到的臉部圖象為指定大小,兩眼水平,兩眼距離一定。

    (3)人臉在圖象平面外的偏轉和俯仰:可以建立人臉的三維模型,或進(jìn)行三維融合,將人臉圖象恢復為正面圖象。

    (4)光源位置和強度的變化:采用直方圖規范化,可以消除部分光照的影響。采用對稱(chēng)的從陰影恢復形狀技術(shù),可以得到一個(gè)與光源位置無(wú)關(guān)的圖象。

    (5)年齡的變化:建立人臉圖象的老化模型。

    (6)表情的變化:提取對表情變化不敏感的特征,或者將人臉圖象分割為各個(gè)器官的圖象,分別識別后再綜合判斷。

    (7)附著(zhù)物(眼鏡、胡須)的影響。

    (8)照相機的變化:同一人使用不同的照相機拍攝的圖象是不同的。

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