动态人脸识别技术面临市场压力大

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动态人脸识别从实践测试来看，用户的预期与当前的技术程度之间的差距还是比拟大的。人脸辨认技术在动态监控应用中面临的压力实践上也比拟大。
1.动态人脸识别的用户希望正确报警率请求高。而理想是理论上来说必需承受高误报率。在技术方面，要到达高正确报警率，能够经过降低阈值来完成，但是降低阈值的代价是：高误报率。为了到达95%正确报警率，很多算法可能会产生300%或更高的误报率。
2.动态人脸识别的用户希望监控库足够大，常常请求数万或几十万，以至上百万的监控名单，希望能捕到“大鱼”。理想是库容量大就必需承受高误报率。
3. 动态人脸识别的用户希望大范围成网建立，可以勾勒出监控人员的活动轨迹。 理想是必需高投入，重新建专用网络和相关硬件。
4. 动态人脸识别的用户希望尽量运用目前的监控设备(摄像机和网络)。 理想是现有的摄像机明晰度不够，图像质量差，用于场景监控时视频中人脸过小，网络带宽不够等等形成无法运用现有设备。
5. 动态人脸识别的用户希望少产生误报以至不产生误报。 理想是这样就必将损失正确报警率和减少监控库容量，与用户的想法相违。