就像计算器和计算机已经超越人类的认知和计算能力一样，无人机和图像处理技术的相互融合，在不久的将来有望超越我们识别和检测物体的能力——视觉识别，这似乎是目前许多高科技寻求的目标。改善无人机的图像采集应用，使得基于无人机的数据采集可以更好地应用在警察和军事领域，这意味着无人机可以提供较高质量的镜头，以便识别战略目标、犯罪嫌疑人和失踪人员。

然而，问题在于，这样的身份判断机制非常复杂，即使对于人类也是如此。无人机在离散识别人类主体的能力方面还远远不足。

发表于MDPI期刊题为“无人识识别人类：通过认知心理学的见解”的研究论文，探讨了无人机识别人类受试者的能力挑战。为此，研究人员试图从不同的视觉输入中测试无人机的识别能力，例如像素化或分辨率，图像大小，视角，身体部位等。

该研究的作者提出了一种无人机可以成功识别人类受试者的不同方法：

识别人脸

通过对人类进行的测试，与低分辨率、像素化图像相比，人们能够很容易地识别高分辨率图像;通过减小中度像素化面部无人机镜头录制的图像质量容易受到许多因素的影响，例如无人机本身的高度以及环境条件。此外，这些镜头可能会受到地面障碍物（如树木和旁观者）以及目标本身移动的阻碍。

以上是一个示例。左侧面板表示身份匹配，由此高质量数字照片显示与从下面示出的无人机相机提取的三个图像中描绘的人相同。相反，右图描绘了身份不匹配的情况，由此高质量数字照片与下面三幅图像中所示的人不同。

另一个观察结果是-当人们观察被测者的视角或方向与他们之前看到的相同时，他们在识别面部时非常成功。然而，当从侧面观被测者的面部，而之前是从正面观察，这样识别的结果就不理想。因此，通过比较两个不同角度的面部比对比同一个角度非正面的面部识别精准度更低。

一个非常明显的观察结果是，当人们花足够的时间观察他们需要识别的图像时，人们能够非常成功地识别人脸。

这些观察仅仅意味着如果获得的现场镜头分辨率较低，无人机可以通过略微远离它们来提高识别物体的能力；另外如果无人机已经观察记录过或者以不同的方向角度记录过被测人的脸部，则无人机能够非常有效地识别任何人物。

来源：无人机网