一、系统概述
人脸抓拍比对系统是一种通过摄像头捕捉人脸图像，并与数据库中已有的人脸数据进行比对的技术解决方案。其主要功能包括人脸检测、特征提取、特征比对以及结果输出等环节。该系统广泛应用于安防监控、身份验证、门禁管理等领域。
二、当前存在的问题
1. 光照条件影响：强光、弱光或逆光环境下，人脸图像的质量会受到严重影响，从而导致识别失败。
2. 人脸角度偏差：当被摄对象脸部与镜头之间的角度过大时，系统可能无法正确捕捉到人脸的关键特征点。
3. 遮挡物干扰：头发、眼镜、口罩等遮挡物的存在会遮挡住部分人脸区域，使得系统难以获取完整的面部信息。
4. 数据库规模限制：如果数据库内存储的人脸样本数量不足或者质量不高，则会影响整体系统的识别精度。
三、优化策略
1. 引入多光源补偿算法：通过调整灯光亮度及方向等方式减少光照差异对成像效果的影响；
2. 增加角度适应模块：利用深度学习模型训练出能够处理各种姿态变化下的人脸图像；
3. 开发去遮挡技术：设计专门用于去除障碍物影响的功能组件；
4. 扩展训练集范围：不断扩充高质量的人脸样本库以提高模型泛化能力。
四、总结
