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。

识别人的身体

为了考虑远距离观察以及提供平行交叉检查，可能需要无人机来识别一个人的身体，以及结合面部特征，这就是为什么人们用身体识别人的能力是一个主要考虑因素。

结果发现，当人们识别出整个人时，判断更准确，而不是单单识别远处被测目标的面部或身体。这些结果反映出，当试图从远处识别某人时，人们整合来自身体和面部的信息以进行识别。相反，随着观看者和目标之间的距离变窄，身份识别主要由来自面部的信息决定。

识别人的动作