团队博客第二十次会议

首轮测试暴露出的人脸识别功能问题，成为团队重点攻坚对象。为改善暗光环境下的识别效果，团队深入研究图像增强算法。通过对比直方图均衡化、Retinex 等多种算法在人脸图像增强中的表现，最终选定自适应直方图均衡化（CLAHE）算法，并对其参数进行针对性调整。在实际测试中，应用优化后的算法后，暗光环境下的识别准确率从原来的 78% 提升至 92%。​
针对多人同时签到的卡顿问题，团队从系统架构层面进行优化。在服务器端引入分布式计算框架，将人脸识别任务分配到多个计算节点并行处理，有效减轻单台服务器压力。同时，对人脸识别算法的特征提取与比对环节进行代码重构，采用更高效的数据结构存储人脸特征向量，大幅缩短特征比对时间。优化后，系统在 50 人同时签到场景下，平均响应时间从 3 秒降至 0.8 秒，性能得到显著提升。​
为进一步提升系统安全性，团队还为人脸识别功能添加了活体检测机制。通过眨眼、摇头等动作检测，有效防止照片、视频攻击，保障签到数据的真实性与可靠性。经过一系列优化措施，人脸识别签到功能在准确性、响应速度和安全性方面都达到了更高水平，为用户带来更流畅、更安全的签到体验。