OpenCV人脸检测的局限性

面部识别系统在当今至关重要, 并且已经走了很长一段路。在很多应用中, 例如照片检索, 监视, 身份验证/访问, 控制系统等, 它的使用必不可少。但是在图像或人脸识别系统中, 仍然存在一些挑战。

为了创建更有效的人脸识别系统, 需要克服这些挑战。以下是影响面部识别系统发挥更大作用的挑战。

• 照明

照明在图像识别过程中起着至关重要的作用。如果照明条件略有变化, 将对其结果产生重大影响。照明是变化的, 然后对于同一物体, 无论是低照度还是高照度, 结果可能都不同。

• 背景

对象的背景在人脸检测中也起着重要作用。与室外产生的结果相比, 室外产生的结果可能不同, 因为一旦位置发生变化, 影响其性能变化的因素就会受到影响。

• 姿势

面部识别系统对姿势变化高度敏感。头部的移动或相机位置的不同会导致面部纹理的改变, 并且会产生错误的结果。

• 咬合

遮挡表示面部, 例如胡须, 胡须, 配件(护目镜, 帽子, 面具等)也会干扰面部识别系统的估计。

• 表达方式

应该记住的另一个重要因素是同一个人的不同表情。面部表情的变化对于同一个人可能会产生不同的结果。

在本教程中, 我们了解了OpenCV库及其基本概念。我们已经描述了图像的所有基本操作。在下一个教程中, 我们将学习面部识别和面部检测。