人脸识别不了怎么办
1、可能是你离机器太近,导致无法在摄像头的区域内识别!
2、人脸识别需要在人脸库里面提前录入才行,如果你没有在人脸库有信息,这块没法识别是很正常的。
3、有可能是算法的问题,如果算法出了问题也可能导致无法识别人脸;这块看下算法是不是有问题了。
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别不了一般会是以下几个原因造成的:1、由于你之前没有进行输入信息,导致你在人脸识别终端机面前无法识别;
2、人脸识别需要算法的支持,有的时候会有算法出现问题导致无法识别人脸,就拿我们公司之前一样,由于拿的是实验版的算法包,导致部分同事在输入数据之后,通过时出现异常无法通过;
3、可能是摄像头的原因;
人脸识别不了如何解决:
1、提前输入你的人脸数据,在后台进行上传;
2、检查测试人脸识别算法包是否有问题;
人脸识别在目前来说,还是一件难度非常大的事情,主要因为人脸本身骨骼结构虽不易改变,神态却变化万千,甚至在人的一生中,一张面孔上绝对不会出现两种完全相同的表情。加上年龄增长和不同光照下的明暗变化,识别人脸对于只认数字和计算的电脑来说,困难重重。
但是,人的面部也有许多无法改变的特征:眼眶内外侧的比例,鼻梁长度和鼻翼宽度的比例……这些由人的面部骨骼决定的比例关系,组成了无数个“关键点”,不会因为胖瘦、表情、年龄的变化产生改变。
因此,我们接下来所要分析的人脸识别,将以三庭五眼为依据,结合人脸的基本要素,提炼出不易变化的关键点分别加以论述。
“三庭”是指将面部正面横向分为三等分,即从发际到眉线为一庭,从眉线到鼻底为一庭,鼻底以下为一庭;“五眼”是指将面部正面纵向分为五等分,以一个眼长为一等分,即两眼之间的距离为一个眼的距离,从外眼角垂线到外耳孔垂线之间为一个眼的距离,整个面孔正面纵向分为五个眼的距离。
第二节 关键要素:
一、 特征:
1. 定义及名词解释:指面部特有标记如胎记、痣、疤痕,酒窝等;
二、 脸型:
1. 定义及名词解释:脸型指面部轮廓的形状。脸的上半部是由上颌骨、颧骨、颞骨、额骨和顶骨构成的圆弧形结构,下半部则取决于下颌骨的形态,颌骨在整个脸型中起着尤其重要的作用,是决定脸型的基础结构。
2. 脸型分类:
● 椭圆型(鹅蛋脸):又名长圆脸,特征是额头饱满,下颚圆润尖细,上下呈椭圆形状态,小鹅蛋脸即瓜子脸,瓜子脸上部略圆,下部略尖,形似瓜子;
● 圆型(娃娃脸):脸的长宽比例接近,脸型比较圆润,颊部比较丰满、侧面弧度偏平,颧骨不明显,下颚圆润有弧线,额头和脸型都成圆型,多见于胖人及婴幼儿;
● 方型(国字脸):有长方脸,短方脸之分。方脸下颌骨侧方的下颌角肥大、粗壮,咬肌明显,方脸上额角、下颌角较宽,下颌两侧有棱角,整体棱角较分明;
图例:长方脸
图例:短方脸
● 倒三角型(甲字脸):上额较宽,向下逐渐收敛变窄,下颌及咬肌平滑不明显,下巴较尖;
● 菱型(申字型):额头与颞部体积窄小,颧骨高、颧颊部较宽大,下颌及颏部较为细长,形成了两头大中间小的形状,形如枣核,整个脸看起来较长,略有棱角。
图例:菱形脸
● 三角型:三角形脸的特征是窄额头、宽下巴,上窄下宽,脸的下半部分宽而平;
图例:三角脸
3. 识别要素:
● 脸形:确定并比对脸形;
● 额宽:比对额宽及形状;
● 颧骨:比对颧骨高低及形状;
● 下颌:比对下颌角及咬肌形状;
● 下巴:比对下巴形状及弧度;
三、 五官布局
1. 定义及名词解释:所谓的“五官”,指的就是“耳、舌、眼、鼻、口”等五种人体器官。我们在人脸识别时,对他们重新做了定义,分为“眼、鼻、口、耳、眉”,根据这五种面部器官的分布,来对人脸进行比对。
2. 五官类型:
● 内脸型:内脸型人的五官都朝中间集中。双眼两侧到脸廓的距离长,脸颊面积也较宽大,会让人觉得脸蛮大的。
● 外脸型:外脸型的人五官都往外跑,感觉五官扁平,不够出色;
● 上脸型:上脸型的人五官都集中在上半部,脸颊到下巴的距离很长;
● 下脸型:下脸型的人额头很高很宽,五官都往下半部集中。虽然长相可爱,但会给人有点婴儿肥的感觉,显得孩子气;
● 吊脸型:吊脸型的眉毛、下眼尾、嘴角全部往上吊,所以会给人凶巴巴的感觉,显得有点俗气;
● 垂脸型:垂脸型的眼睛和脸颊都往下掉,下嘴唇很厚,老是给人一脸倦态的感觉,而且看起来也比实际年龄大;
3. 识别要素:
● 形态:确定并比对五官布局形态;
● 辅助线工具:以颚底线、鼻底线和眼角线作为标志线;以双眼两侧作为标志线;
每一家的人脸识别算法是不相同,但是你可尝试以下方法:
影响人脸识别技术的因素及解决方法:
计算机在判别时采用的阈值不同,这两个指标也不同。一般情况下,误识率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大,拒识率FRR;随阈值的增大而减小。因此,可以采用错误率(Equal;Error;Rate;ERR)作为性能指标,这是调节阈值,使这FAR和FRR两个指标相等时的FAR;或FRR。
影响人脸识别性能的因素及解决方法
(1)背景和头发:消除背景和头发,只识别脸部图象部分。
(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转:采用几何规范化,人脸图象经过旋转、平移、缩放后,最后得到的脸部图象为指定大小,两眼水平,两眼距离一定。
(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰:可以建立人脸的三维模型,或进行三维融合(morphing),将人脸图象恢复为正面图象。
(4)光源位置和强度的变化:采用直方图规范化,可以消除部分光照的影响。采用对称的从阴影恢复形状(symmteric;shape;from;shading)技术,可以得到一个与光源位置无关的图象。
(5)年龄的变化:建立人脸图象的老化模型。
(6)表情的变化:提取对表情变化不敏感的特征,或者将人脸图象分割为各个器官的图象,分别识别后再综合判断。
(7)附着物(眼镜、胡须)的影响。
(8)照相机的变化:同一人使用不同的照相机拍摄的图象是不同的。
此问题由colorreco人脸识别回答。
随着互联网的飞速发展,很多金融业务开始全程线上操作,不过涉及金钱交易,很容易会出现诈骗、被盗、异常等情况,为了证明是本人申请借款,不少网贷都上线了人脸识别功能。需要用户完成人脸识别才可以,那么为什么识别不了呢?失败的原因有这些。
1、网络原因
手机贷款的顺畅运行依赖于系统、网络等因素,有时候你的手机或者当前网络不稳定,很容易会出现失败的情况,可以切换4G或WiFi操作就可以了。
2、操作环境
人脸识别的时候,很受周围环境的影响,比如光线、背景、遮挡物、镜头、角度等等,一定要调整好再试试,不要离镜头太近,把自己头像放在框框内再操作,不要歪着或者低头抬头,尽量保持水平。
3、身份证过期
人脸识别主要是通过对比脸部特征和身份证照片的一致性,有时候照片的发型、妆容与本人相差太大,也有可能会导致失败。
综上所述,建议根据界面上提示多操作几次。如在支付宝渠道操作扫脸失败,请联系支付宝客服95188核实,如在招联金融APP或进行刷脸提额操作失败,可以直接联系招联客服询问。
人脸识别系统由于软件和硬件是是其主要组成部分,先检测硬件,看其摄像头和主机硬件是否有损坏。软件的话最重要,如果你的这个软件不行的话,可以试一下泰首智能的人脸识别。
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人脸识别不了怎么办?
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札达县13087463793: 人脸识别不出来怎么办 - ?
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札达县13087463793: 请问人脸识别总是不通过怎么办? - ?
当涂骂迪维: 1、开启手机相机的权限很多用户都会问“为什么摄像头拍摄不到”、“为什么无法上传身份证照片”之类的问题,其实主要原因在于用户开启app软件时,拒绝了软件访问相机功能的权限.只要在系统设置里面重新开启相关权限就好.2、拍照...
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当涂骂迪维: 人脸识别不了,可能由于已下原因造成的:1.底裤照片和你现场照片差距过大,例如年龄之类的.2.如果你是女生的话,可能存在化妆、带着黑眼镜框的眼镜,留有齐刘海等.3.可能你在识别验证的时候,环境不太好,光线灯光等比较的暗.4.在识别的过程中,尽量正脸对准设备,不要侧脸或者低头抬头之类的.
札达县13087463793: 人脸识别经常识别不了 - ?
当涂骂迪维: 人脸识别由于对光线、姿态、表情、附着物等要求比较高,一旦你换了发型,戴了眼镜,化了浓妆等这些都有可能造成无法识别,试试规避这些问题能否通过. 还有人脸识别系统由于软件和硬件是其主要组成部分,先检测硬件,看其摄像头和主机硬件是否有损坏.软件的话就重新安装一个.
札达县13087463793: 学信网人脸验证不成功怎么办? - ?
当涂骂迪维: 如果你在学信网进行人脸识别时总是失败,可以尝试以下解决方法:1. 检查网络连接:确保你的设备已连接到稳定的互联网网络.弱信号或不稳定的网络可能会导致人脸识别失败.尝试切换到其他网络或重新连接网络.2. 清除缓存和Cookie:...
札达县13087463793: 人脸识别怎么办? - ?
当涂骂迪维: 人脸识别系统由于软件和硬件是是其主要组成部分,先检测硬件,看其摄像头和主机硬件是否有损坏.软件的话最重要,如果你的这个软件不行的话,可以试一下泰首智能的人脸识别. 人脸识别不了的话,有各种原因,软件和硬件是最主要的,硬件的话要高清的摄像头和比较好的硬件环境.软件的话最重要,如果你的这个软件不行的话,可以试一下广州.颜鉴的人脸识别.是LFW排行世界前八的一家公司.
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当涂骂迪维: 现在还在设计当中,还未出来,都存在着成功率的问题,虽然比输入什么的方便,但遇到无法识别的时候还得用传统的支付. 人脸支付的步骤为: 1、选择产品; 2、进入支付系统,确认支付后出现扫脸页面; 3、扫脸(拍照)后台进行认证; 4、认证成功...