今天青迈智能小编给大家讲解一下人脸识别中的人脸采集环节主要受到哪些因素的影响？
1.图画大小
人脸图画过小会影响辨认作用，人脸图画过大会影响辨认速度。非专业人脸识别摄像头常见规定的最小辨认人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图画大小内，算法更容易提高准确率和召回率。图画大小反映在实践使用场景就是人脸离摄像头的间隔。
2.图画分辨率
越低的图画分辨率越难辨认。图画大小综合图画分辨率，直接影响摄像头识别间隔。现4K摄像头看清人脸的最远间隔是10米，7K摄像头是20米。
3.光照环境
过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别作用。能够从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也能够使用算法模型优化图画光线。
4.模糊程度
实际场景主要着力处理运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会发生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。
5.遮挡程度
五官无遮挡、脸部边缘清晰的图画为最佳。而在实践场景中，许多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决议是否留用训练。
6.采集角度
人脸相对于摄像头角度为正脸最佳。但实践场景中往往很难抓拍正脸。因而算法模型需训练包括左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安装的角度，需满意人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求
