人脸识别技术检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，中控人脸识别，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
人脸识别（face recognition）实现了图像或视频中人脸的检测、分析和比对，包括人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块，可为和企业提供的在线api服务，应用于人脸ar、人脸识别和、---人脸检索、照片管理等各种场景。
人脸特征点定位
功能：提取图像中的人脸五官关键点，输出关键点位置信息。
优势：可毫秒级识别人脸105个关键点定位(眉毛24点，眼睛32点，鼻子6点，嘴巴34点，外轮廓9点)。
应用场景：可为人脸美化/美妆、人脸、检索、3d人脸等功能提供基础信息。
人脸识别概念
人脸识别属于计算机视觉研究和开发的领域，致力于使机器具有识别和验证人脸的能力。从广义上讲，人脸识别技术的发展可以---人类的生活；从狭义上讲，它可以理解为一种监视和安全技术，旨在促进或控制、和商业机构使用的访问权限。人脸识别是一种能够通过图像、视频或任何视听元素来识别或验证对象的技术。这是一种生物特征识别的方法，该方法使用生物特征进行测量，以通------的特征模式和数据验证一个人的身份。该技术收集与他们的---表情相关联的每个人的一组的生物统计数据，以识别、验证和/或一个人。
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