對于初學(xué)者來說，進行算法選型時有幾項因素需要重點考慮：精度與效率的平衡;人的面部因化妝、裝飾等變化較大;人臉識別底庫照的篩選與更新;活體檢測對攝像頭選型的需求;設(shè)備部署中光線與大小角度的干擾。
另外，如果涉及到支付環(huán)節(jié)，人臉識別算法既需要較高精度，盡量避免誤識，又要兼顧高峰期的支付效率，盡量避免拒識，所以算法閾值需要在誤識率和拒識率兩方面取得平衡。在此推薦虹軟視覺開放平臺的人臉識別SDK，以免費、離線著稱，尤其是近期發(fā)布的ArcFace4.1算法精度大幅提升，進一步降低了誤識率和拒識率，在相關(guān)AI應(yīng)用上匹配度很高，也被業(yè)內(nèi)多家方案商選用。
其次，需要重點關(guān)注人們化妝、配飾等引起的面部變化。由于支付場景下人臉識別的設(shè)定閾值較高，面部特征變化可能導(dǎo)致支付失敗。面對該情況，用戶可定期通過小程序或者公眾號號更新人臉識別底庫照片，或者將刷臉支付時拍下的照片作為底庫照進行更新。
另外，人臉識別底庫照注冊時需要保證照片質(zhì)量，可以通過FQ(圖像質(zhì)量檢測算法)對底庫進行批量篩選，質(zhì)量不合格的要求學(xué)生重新上傳。高質(zhì)量的人臉識別底庫將大幅提升識別效率與使用體驗，也能避免很多后續(xù)問題。市面上具備FQ功能的算法并不多，虹軟開放平臺的ArcFace4.1是一例。
該功能可以將攝像頭拍下的照片進行標(biāo)準(zhǔn)化評估，去除模糊、大角度、逆光、暗光、強光等低質(zhì)量的人臉圖像，從而大幅提升識別速度，也能幫助優(yōu)化底庫人臉照，在上萬張照片中快速篩除不合格的注冊照，讓人臉識別從底庫的特征值開始就更加準(zhǔn)確。
最后，除了人臉識別以外，活體檢測也是支付場景下不可缺少的部分，通過雙目攝像頭同時進行RGB活體檢測和IR活體檢測，是兼顧效果與性價比的優(yōu)良選擇。同時，設(shè)備部署時需要充分考慮實地場景中外部光線對攝像頭的干擾，安裝高度也需要考慮學(xué)生身高差異，避免大小角度對人臉識別造成過度影響。
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
