人脸识别技术是什么原理
人脸识别工作原理
人脸识别工作原理人脸识别技术是一种通过将图像或视频中的人脸与已知的人脸进行比对，以确认身份或识别个体的技术。
它已广泛应用于安防、人机交互、社交媒体等领域。
本文将详细介绍人脸识别的工作原理。
1. 图像采集人脸识别的第一步是图像采集。
可以通过照相机、摄像头或其他图像采集设备来获取人脸图像。
这些设备会捕捉人脸的形态、纹理、色彩等特征，并转化为数字图像。
2. 预处理预处理是为了提取有效的人脸特征信息，并减少噪声、光照和姿势等因素的干扰。
预处理常用的方法有灰度化、直方图均衡化、去噪等。
通过这些处理，可以使得后续的特征提取和匹配更加准确可靠。
3. 特征提取特征提取是人脸识别的核心步骤。
通过将预处理后的图像与已知的人脸数据库进行比对，提取出图像中人脸的独特特征信息。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、人工神经网络等。
4. 特征匹配特征匹配是将提取到的特征与已知的人脸特征进行比对，以判断是否为同一个人。
常见的匹配算法有欧氏距离、余弦相似度、支持向量机等。
根据匹配结果，将判断为同一个人或不同的人。
5. 决策在特征匹配之后，可以进行一个决策步骤来确认最终的识别结果。
决策方法可以根据应用需求而定，如设定一个阈值进行二分类判断，或者使用机器学习算法进行多分类。
6. 识别结果最后一步是将识别结果以人脸图像、文字信息或其他形式呈现出来。
识别结果可以是识别成功或失败的判断，并可以附带人脸图像的信息。
总结：人脸识别技术基于图像采集、预处理、特征提取、特征匹配、决策等步骤，通过比对人脸特征信息，实现对个体身份的确认或识别。
其工作原理涉及到图像处理、数学算法、模式识别等多个领域的知识。
随着人工智能和计算机视觉技术的发展，人脸识别技术的准确性和应用场景将进一步拓展，为我们的生活和工作带来更多便利。
人脸识别是什么原理
人脸识别是什么原理
人脸识别是一种通过计算机技术自动识别和识别人脸的过程。
它基于人脸的特征和模式，将人脸图像与存储在数据库中的已知人脸进行比对，并确定其身份。
人脸识别的原理是通过采集人脸图像，提取人脸的特征信息，然后与已知人脸的特征进行比对匹配。
其主要步骤包括：
1. 检测人脸区域：首先，通过计算机视觉技术从图像或视频中检测出可能的人脸区域。
这可以通过一些算法如Haar级联分
类器、深度学习神经网络等来实现。
2. 提取人脸特征：对于检测到的人脸区域，需要从中提取出具有区分度的特征。
这些特征可以是人脸的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等等。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二进制模式（LBP）等。
3. 特征匹配与比对：将提取的人脸特征与存储在数据库中的已知人脸特征进行匹配比对。
通常采用的方法是计算两者之间的相似度得分，如欧氏距离、余弦相似度等。
匹配过程中，如果相似度得分超过预设的阈值，则认为两者匹配成功。
4. 判决与识别：根据匹配得分进行判决与识别。
如果匹配得分高于设定的阈值，则判定为已知人脸，并给出对应的身份标识；否则，判定为未知人脸或非法人脸。
人脸识别技术在安全防控、身份识别、门禁考勤、人机交互等
领域有广泛应用，并且随着深度学习等技术的发展，人脸识别的准确度和鲁棒性不断提高。
手机人脸识别原理
手机人脸识别原理
手机人脸识别技术是一种通过手机摄像头对用户脸部特征进行检测和分析，从而确定用户身份的技术。
它主要基于以下原理：
1. 提取脸部特征：手机摄像头拍摄用户的脸部图像，并通过图像处理算法将图像中的脸部特征提取出来。
这些脸部特征可以包括人脸的轮廓、眼睛、嘴巴、鼻子等部位的位置和形状信息。
2. 特征比对和匹配：将提取的脸部特征与事先存储在手机内部的特征模板或数据库中的特征进行比对和匹配。
这些特征模板通常是通过用户在手机上进行人脸注册时生成的，其中包含用户脸部特征的数学描述。
3. 人脸比对算法：手机人脸识别技术还依赖于一系列人脸比对算法，例如相似度计算、特征融合等。
这些算法可以通过将提取的脸部特征与特征模板进行比对，计算相似度得分，并确定用户身份。
4. 图像采集和预处理：手机在进行人脸识别时需要对图像进行采集和预处理。
采集时需要保证光线条件充足，并采集多张角度不同、表情不同的图像以增加准确性。
预处理阶段主要包括人脸检测、人脸对齐、图像增强等步骤，以提高对脸部特征的提取和匹配的精度。
5. 脸部识别模型的训练：为了实现准确的人脸识别，手机人脸识别系统需要经过大量的数据训练。
数据集通常包含各种光照条件下的人脸图像，用于训练人脸识别模型。
这些模型可以通
过机器学习和深度学习方法进行训练，以提高人脸识别算法的准确性和鲁棒性。
综上所述，手机人脸识别技术通过摄像头采集用户的脸部图像，提取脸部特征，并将其与事先存储的特征模板进行比对和匹配，从而实现对用户身份的识别。
这项技术在手机解锁、支付安全、人脸表情识别等领域具有广泛应用。
人脸识别技术的原理与应用
人脸识别技术的原理与应用人脸识别技术是一种基于特定算法将人脸图像进行检测、特征提取、匹配的过程，以从中识别出人脸信息的技术。
其应用范围十分广泛，如安防、金融、教育、医疗等领域。
本文将介绍人脸识别技术的原理和应用。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理是基于计算机视觉技术实现的。
首先，通过摄像机拍摄到的人脸图像经过各种处理，通过面部识别算法提取出人脸的各种特征，如眼睛、鼻子、嘴巴、面部轮廓等特征。
这些特征被称为“人脸特征点”或“人脸特征向量”，它们是用数字表示的一组特征数据。
其次，通过对这些特征进行保存并进行计算，得到一个所谓的“人脸模板”，这就是用来表示一个人脸的数字化特征，也是进行比对时用来作为参照的数据。
当有新的人脸出现时，系统将提取该脸部的特征并与系统中已保存的人脸模板进行比对，系统会计算两个人脸特征数据之间的相似度，从而进行人脸识别。
为了提高人脸识别的准确率，特征提取和人脸比对是非常重要的环节。
当前，人脸识别技术主要涉及2D人脸识别和3D人脸识别两种方式。
其中，2D人脸识别是通过二维平面图像进行人脸识别，适用于静态场景；3D人脸识别借助3D建模技术，将人脸建立成三维识别模型，适用于动态场景。
二、人脸识别技术的应用1. 安防领域人脸识别技术在安防领域的应用较为广泛，可以用来进行出入检测和身份识别等方面。
例如，在公共场合如机场、车站、商场、公园等对人的出入进行监控以及对犯罪犯罪分子的追踪和抓捕等方面。
2. 金融领域人脸识别技术在金融领域中广泛应用，以增强金融机构的安全性和客户体验。
如，人脸识别技术可以用于ATM机上的实名认证、银行网站的账户登录等方面，这些应用可以极大地减轻人力负担，提高工作效率。
3. 教育领域人脸识别技术在教育领域中也逐渐被广泛应用。
例如，人脸识别技术可以用于学籍管理系统中的学生签到、考试监控等方面。
此外，也可以用于课堂表情识别、心理测量等领域，能够大大提高学生学习的效果和体验。
人脸识别的技术原理
人脸识别的技术原理
人脸识别技术是一种通过对人脸进行特征提取和匹配来实现身
份识别的技术。
其原理基于人脸的唯一性和稳定性，通过摄像头采集图像，提取图像中的人脸特征，然后和事先存储的人脸特征进行匹配，最终确定身份。
人脸识别技术的核心是人脸特征提取。
常用的人脸特征提取算法包括主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些算法都是根据人脸的几何结构、纹理等特点进行提取。
在匹配过程中，可以采用基于特征的匹配和基于模板的匹配两种方式。
基于特征的匹配是将提取的人脸特征与数据库中的特征进行比对，计算相似度得出最佳匹配结果。
基于模板的匹配则是将提取的人脸特征与预设的人脸模板进行比对，检测是否符合预设标准。
目前，人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、教育等领域。
随着深度学习等技术的不断发展，人脸识别技术的准确性和精度也在不断提高，未来其应用前景将会更加广阔。
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刷脸技术的原理
刷脸技术的原理
刷脸技术，也被称为人脸识别技术，是一种通过对人脸图像进行分析和比对，来确认一个人身份的技术。
其原理如下：
1.采集：首先，通过摄像头或其他人脸采集设备，获取用户的面部图像或视频。
2.预处理：对采集到的图像或视频进行预处理，包括图像格式转换、图像尺寸匹配和图像质量增强等操作，以提高后续分析的准确性。
3.特征提取：利用计算机视觉算法，提取人脸图像中的特征点或特征信息。
常见的特征点包括眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置和形状，以及皮肤的纹理等。
4.特征比对：将提取得到的人脸特征与预先存储在系统中的人脸特征进行比对。
这些预先存储的人脸特征可以是事先录入的用户人脸信息，也可以是监控录像中的人脸特征。
5.识别结果输出：根据比对结果，系统会输出一个相似度分数或是判断一个人脸是否与预先存储的人脸信息匹配。
6.决策：根据输出结果，系统可以执行相应的操作，如允许进入某个区域、解锁手机、进行支付等。
需要注意的是，刷脸技术并不直接识别人脸，而是通过对人脸图像进行特征提取和比对的方式来判断身份。
因此，在实际应用中，对人脸图像的质量、光照条件、姿态等因素有一定的要求，以确保识别的准确性。
同时，为了保护个人隐私，刷脸技术在设计上也应充分考虑用户身份信息的安全性。
人脸识别的基本原理
人脸识别的基本原理
一、简介
人脸识别是一种人工智能技术，它利用电子设备（通常是相机）和计算机软件来识别两个不同的人脸。
它通常利用面部识别和人脸关键点导向技术，比较两个或多个人脸图像之间的视觉特征，对比不同的人脸类型，从而实现识别目标的过程。
二、人脸识别的基本原理
1、面部特征
面部特征是用来识别人脸的最基本的方法。
通过对图像中的面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等的位置和大小进行分析，可以实现人脸识别。
2、人脸关键点导向技术
为了更准确地识别人脸，人们开发了一种关键点导向技术。
该技术在面部识别的基础上，将识别任务分解成一系列关键点，如眼睛角、鼻尖、下唇等，由一系列连续的关键点完成识别任务。
关键点导向技术通常会更准确地检测出不同人脸之间的差异。
3、深度神经网络
深度神经网络是一种人工神经网络，它能够高效地提取和进行分析图像中的特征，实现人脸识别。
深度神经网络可以模拟人脸的关键点，并与模板进行对比，从而实现人脸识别功能。
三、总结
人脸识别是一种人工智能技术，它通过对面部特征和人脸关键点
的导向技术，以及深度神经网络的应用，将识别任务分解成一系列关键点，由一系列连续的关键点完成识别任务，从而实现人脸识别的功能。
人脸识别 原理
人脸识别原理人脸识别技术是一种生物识别技术，它通过对人脸进行扫描、分析和比对，以确定一个或多个人的身份。
该技术现已得到广泛应用，如门禁控制、企业考勤、公共安全等领域。
人脸识别技术的原理是基于人脸的生物特征及计算机算法。
首先，将人脸图像分解为各种分量，如纹理、颜色、形状等；接着，通过各种特征提取算法，将这些分量转化为计算机可处理的数字向量。
然后，这些向量会被送入数据处理算法中，来构建人脸特征模型。
最后，将要进行识别的人脸图像与已构建好的人脸特征模型进行比对，以确定是否为同一人。
人脸识别技术中的特征提取算法包括：几何特征法、灰度共生矩阵法、独立成分分析法等。
几何特征法是利用人脸特有的几何特征，如眼距、眼高、面部比例等，进行特征提取。
灰度共生矩阵法则是通过计算图像的灰度共生矩阵，提取出图像的纹理特征。
独立成分分析法则是利用独立成分分析算法，从人脸图像中提取出独立的人脸特征。
这些特征提取方法可根据不同的应用场景和特征集合进行选择和组合。
与传统的识别技术相比，人脸识别技术具有以下优势：1. 准确率高：人脸是每个人独有的，人脸识别技术能够通过生物特征来提高识别准确率。
2. 操作简便：相比于其他识别技术，人脸识别无需接触式，使用方便，无需特殊设备。
3. 安全性高：人脸识别技术相对其他识别技术更为安全，保障数据的隐私与安全。
但是，人脸识别技术也存在着一些问题。
例如，在弱光照、表情变化、面具遮挡等情况下，人脸识别技术容易出现误判或无法识别等问题。
同时，人脸识别技术存在着数据安全和隐私保护等问题，例如黑客攻击、误识别等问题。
总体而言，随着科技的不断发展，人脸识别技术具有越来越广泛的应用前景。
然而，在人脸识别技术的发展过程中，需要不断提高技术的准确度和安全性。
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人脸识别技术是什么原理1面像识别原理2、1、1面像识别技术概述面像识别是近年来随着计算机技术、图象处理技术、模式识别技术等技术的快速进步而出现的一种崭新的生物特征识别技术。
生物识别技术是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种高科技识别技术，如同人的指纹、掌纹、眼虹膜、DNA 以及相貌等人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性、稳定性、无法复制一样，不易失窃或被遗忘。
由于每个人的这些特征都不相同，因此利用人体的这些独特的生理特征可以准确地识别每个人的身份。
随着计算机技术的迅速发展，人们开发了指纹识别、声音识别、掌形识别、签名识别、眼纹（视网膜）识别等多种生物识别技术，目前许多技术都己经成熟并得以应用。
而面像识别技术则是生物识别技术的新秀，与其他识别技术相比较，面像识别具有简便、准确、经济及可扩展性良好等众多优势，可广泛应用于安全验证、监控、出入口控制等多个方面。
面像识别技术包含面像检测、面像跟踪与面像比对等课题。
面像检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像并分离出面像，面像跟踪指对被检测到的面像进行动态目标跟踪，面像比对则是对被检测到的面像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。
面像检测分为参考模板、人脸规则、样本学习、肤色模型与特征子脸等方法。
参考模板方法首先设计一个或数个标准人脸模板，然后计算测试样本与标准模板之间的匹配程度，通过阀值来判断是否存在人脸；人脸具有一定的结构分布特征，人脸规则即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样本是否包含人脸；样本学习则采用模式识别中人工神经网络方法，通过对面像样本集和非面像样本集的学习产生分类器；肤色模型依据面像肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；特征子脸将所有面像集合视为一个面像子空间，基于检测样本与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
上述方法在实际系统中也可综合采用。
面像跟踪一般采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法，另外，肤色模型跟踪也不失为一种简单有效的手段。
面像比对从本质上讲是采样面像与库存面像的依次比对并找出最佳匹配对象。
因此，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。
目前主要有特征向量与面纹模板两种描述方法，特征向量法先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离、角度等等属性，然后计算出它们的几何特征量，这些特征量形成一描述该面像的特征向量；面纹模板法则在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板，在比对时，采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。
另外，还有模式识别的自相关网络或特征与模板结合的方法。
面像识别技术的最新进展是可以通过摄象机来搜索捕捉识别活动的人像，而不仅仅识别照片。
例如，最近由美国新泽西州Visionics公司开发的面像局部特征分析法识别系统，仅用一部摄象机和一台计算机，即可在人群中识别出某个人来。
该系统利用摄象机扫描拍摄的某一区域，搜索有可能是人脸的形状。
然后在存储器中搜索已事先存入的与之类似的面部特征。
为了确认扫描到的眼睛、鼻子和嘴等特征就是一个活人而不是人体模型或图片，系统还对眨眼或其他可以提供信息的面部动作进行搜索。
然后系统对组成面部图像的像素进行分析。
它将每个像素点的明暗度与相邻点进行比较，查找明暗度向周围呈放射突变的区域。
在眉骨、眼睛、或者其他突起的特征，比如颧骨和鼻子等处，都会出现这种突变。
系统将勾勒出每一个这种像素点的位置，这些点称为“参照点”然后在点之间连线，形成一个由三角形构成的网络。
系统将测量每个三角形的角度，生成由672个1和0组成的数来描述一张面孔。
之后程序尝试从它的数据库中找出与该数据相匹配的类似记录。
这种匹配不可能绝对理想，因此软件会将相似程度分为不同的等级。
软件是根据骨络结构描绘参考点的，因此胡须、化妆和眼睛等伪装都不可能骗过它。
用于扑捉面部图像的除了为标准视频外，近来的发展趋势是热成像技术。
热成像技术通过分析由面部的毛细血管的血液产生的热线来形成面部图像，与视频摄像头不同，热成像技术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。
并可更好地排除胡须、头发以及化妆引起的面部变化的干扰。
2、1、2面像识别过程1．建立面像档案:可以从摄像头采集面像文件或取照片文件，生成面纹(Faceprint)编码；2．获取当前面像，可以从摄像头捕捉面像或取照片输入，生成其面纹；3．将当前面像的面纹编码与档案中的面纹编码进行检索比对。
“面纹”编码方式是根据脸部的本质特征和开头来工作的，它可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，使得它可以从百万人中精确地辨认出一个人。
上述整个过程都自动、连续、实时地完成，而且系统只需要普通的处理设备。
几乎所有的生物测量过程对人们来说都是一种干扰。
指纹和掌纹的测定需要人们将手放在玻璃表面。
虹膜扫描需要用激光照射你的眼睛。
面部识别最大的优越性在于它的方便性, 快速性，而且是非侵扰的。
面部识别无需干扰人们行为而达到识别效果，无需为是否愿意将手放在指纹采集设备上，或对着麦克风讲话，或是将他们的眼睛对准激光扫描装置而进行争辩。
你只要很快从一架摄像机前走过，你就已经被快速的检验。
2、1、3面像识别技术应用范围面像识别技术作为生物识别技术体系的后起之秀，将有着十分广泛的应用前景。
可应用于诸多领域，如出入口控制、银行金融系统、公安追辑嫌疑犯、反恐怖斗争以及互联网中等等。
在我国开展的“追逃”斗争，如果能利用面像识别技术，则可大大提高工作效率，并能对犯罪分子产生极大的威慑力量。
使用面像识别系统只要在重要的车站、码头、机场、海关出入口附近架设摄像机，系统即可在无人职守的状态下，自动捕捉进、出上述场所的人员的头像，并通过计算机网络将面像特征数据传送到计算机中心数据库，自动与面像数据库中的逃犯面像比较，迅速准确地作出身份判断。
一旦发现吻合的头像，可以自动报警并记录。
我国银行金融系统对安全控制有着极高的要求，如电子商务信息系统、金库的安全设施、保险柜、自动柜员机的使用等。
由于近年来金融诈骗、抢劫发生率有所增高，对传统安全措施提出了新的挑战。
面像识别技术不需要携带任何电子、机械“钥匙”，可以杜绝丢失钥匙、密码的现象，如果配合IC卡、指纹识别等技术可以使安全系数成倍增长。
同时，在ATM自动取款机上应用面像识别技术，可以免除用户忘记密码的苦恼，还可以有效防止冒领、盗取的事件发生。
目前，在我国，面部识别技术的研究和应用还刚刚开始，但在欧美等发达国家这一技术已被应用在许多场所。
特别是“9.11”恐怖事件之后，美国警方率先在冰岛国际机场、美国波士顿机场、美国奥克兰机场、美国亚特兰大机场、美国休斯敦机场等开始应用这一先进技术，借助闭路监视系统监控扫描人群自动搜寻警方所需要的恐怖分子目标。
蒋遂平:人脸识别技术及应用简介1 人脸识别的分类1.1 鉴别、验证和监控(1) 鉴别(identification)：鉴别回答"这是谁？" 将给定的人脸图象与计算机中存储的N个人的图象逐个比较，输出M幅图象，这些按与给定图象的相似度从大到小排列，再由人来确定这是谁。
通常，一个人在计算机中只存储一幅正面图象。
(2) 验证(verification)：验证回答"这是否为某人？" 将给定的人脸图象与与计算机中存储的某人的图象比较，回答给定的图象是否为某人的图象。
通常，一个人在计算机中存储多幅不同角度的图象。
(3) 监控(watch list)：监控同时具有鉴别和验证，回?quot;这是否为要找的人？"(Are you looking for me?)。
将未知身份的人的图象输入计算机，计算机决定这个人是否在监控名单中，如果在，还必须确定这个人的身份。
1.2 人脸识别和人头识别(1) 人脸识别：输入给计算机识别的人脸图象，只包括人的脸部部分，没有背景、头发、衣服等。
这时，计算机在进行真正的人脸识别。
(2) 人头识别：输入给计算机识别的人脸图象，除了包括人的脸部有皮肤的部分外，还有部分背景、头发、衣服。
这时，人脸的五官特征是次要的，头发、背景、人脸轮廓等是主要特征，一旦头发、背景等变化，识别率下降。
1.3 自动与半自动人脸识别(1) 自动人脸识别：输入到计算机的图象可以是包含人脸的图象，由计算机自动检测人脸部分进行分割后，进行识别。
最初人们认为人脸检测是件容易的事，后来发现人脸检测可能比人脸识别更困难（特别是在灰度图象情况下，这时没有运动信息和肤色信息可利用），人脸检测已经是一个独立的研究课题。
(2) 半自动人脸识别：采用人工确定人脸图象中两眼各自的中心位置，计算机根据这两个位置分割人脸图象，进行识别。
常用于人脸鉴别。
2 人脸识别的性能2.1主要性能指标测量人脸识别的主要性能指标有：（1）误识率(False Accept Rate, FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率；（2）拒识率(False Reject Rate, FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率。
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。
2.2 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。
3 应用情况在无数影视或新闻中出现过这样的场景：警方利用人脸识别技术抓住了罪犯。
然而，在现实生活中，人脸识别技术的效果并不令人满意。
美国陆军实验室在13周时间内，用270人的图象测试一个人脸识别系统，发现识别率只有51%。
这套系统在机场中进行测试时，存储了250人的图象，其中的15人在1个月内通过摄影机958次，只有455次被正确辨认，识别率只有47%。