要识别两个人中的一个，除了依靠图像占比外，还可以尝试以下方法：1. 使用语音识别技术。如果其中一个目标人物在说话，而另一个保持安静或低语，你可以通过分析声音来确定是谁在说话。这种方法的准确度取决于不同人的声音特征和环境噪音水平。2. 利用特定场景的信息。如果你能获取关于场景的额外信息（例如房间布局、位置关系等），这些可以帮助你更准确地判断哪个是目标人物。但是这种方法对环境的依赖性很强，可能不适用于所有情况。3. 采用深度学习模型进行多模态数据处理。结合图像和声音数据来进行模式识别可能会更加精确。比如一个人可能在视频中同时出现面部表情和手势，或者与另一个人有交互动作等等。通过对这些数据进行训练和学习，可以增加识别的准确性。不过这需要大量的样本数据来训练模型，并需要进行一定的调参工作。4. 考虑使用红外线感应或其他传感器技术。某些设备可以通过测量体温或身体其他物理特性来区分人。但这种方式可能需要特殊的硬件支持并且可能有局限性。5. 如果是在线上环境中，可以考虑利用网络流量或用户行为进行分析。有些在线平台会记录用户的活动习惯和个人偏好等信息，根据这些数据也可以在一定程度上推测出目标人物的身份。但这需要对相关系统的内部运作机制有一定的了解才能实施有效的方法。6. 可以借助人工智能算法来实现人脸检测和对齐等功能，从而更好地从背景中分离出来以实现更好的识别效果。另外对于遮挡情况下的人脸识别问题可以使用基于迁移学习和对抗学习的端到端的解决方案进行处理和分析。此外可以采用基于点阵的特征提取方式将二维图片转化为三维空间中的一系列坐标点的集合体从而克服由于光照以及角度等问题所造成的困扰进而提高人脸识别的精度；采用随机稀疏采样法可以对复杂背景下的人脸图像进行有效处理从而提高整体识别效率与质量。7. 对于双目测距的应用场合则可以将立体相机布置于云台之上并与机械臂联动保证两路摄像头同步采集画面以此为后续的物体定位及抓取等工作奠定基础并增强机器的可移动性和便携性且降低了布线的难度并减小了体积利于运输和使用因此在自动化领域具有较高的实用价值并在诸多应用领域发挥重要作用如安保机器人仓储管理等智慧城市的建设等多个方面具有重要的意义和广阔的前景因此备受关注和研究随着计算机视觉技术的不断发展人们对其的研究和应用也将不断深入和完善相信在不远的将来将会给我们的生活带来更多便利促进社会的发展进步并对社会的稳定繁荣作出积极的贡献推动人类文明的进一步发展取得更多的成果走向美好的未来！
