遮擋、復雜光線等會大大影響人臉識別準確性
與指紋識別方式類似，考勤機是人臉識別目前相對成熟的一類產品。因為在考勤系統中，用戶可以主動配合，設備能在穩定的環境下獲取符合要求的人臉。這就為人臉識別提供了良好的輸入源，往往可以得到質量較好的圖片。但相信很多人也遇到多次識別不通過、站在原處不停變換人臉角度等待識別通過的尷尬。由于光角度或光線問題，得到的人臉圖像很難比對成功。這種情況的出現原因復雜，可能包括以下幾種：
1、復雜的環境背景
在進行人臉識別前需要進行人臉檢測。人臉檢測的準確性直接影響應用體驗。當監控中的環境背景較為復雜時，人臉檢測率也會變低，因此能夠適應復雜背景環境的人臉檢測算法是人臉識別技術的難點之一。
2、多變的光線條件
在人臉識別技術的實際應用中，可能出現側光、曝光、逆光等現象，而且每個時間段的光照效果都不一樣，甚至在人臉識別范圍內各個位置的光照都不同，很大程度會導致人臉識別不通過現象。
3、遮擋問題
帽子、眼鏡、胡子以及口罩大面積遮擋也會直接影響人臉的特征提取，導致人臉識別比對不通過。需要多次重復識別才能成功，造成時間上的浪費，用戶體驗不佳。
業內以“免費離線算法”知名的虹軟視覺開放平臺針對以上問題提供了很好的解決方案。虹軟的圖像質量檢測算法能將攝像頭拍下的照片進行標準化評估，有效過濾人臉圖像模糊、大角度、嚴重光線問題等低質量圖片，從而大大提升識別率，達到用戶在門禁、考勤等場景下無感通行的良好體驗。
對于人臉識別遮擋問題，ArcFace4．0不僅在算法精度方面大幅提升，進一步降低了誤識率和拒識率，同時針對當下實際應用場景中一般算法的不足，提升人臉可見區域權重，以及在局部特征增強方面設計相應策略，尤其是在疫情之下，虹軟全面提升了識別系統在口罩遮擋情況下的表現，達到識別率99．5％以上，解決了大面積遮擋的難題。
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