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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