常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互独立的算法。但的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。以在基本保证算法效果的前提下，将模型大小和运算速度优化到移动端可用的状态。

红外测温人脸识别

核验终端的出现让体温检测变得更加高效精准。从实际应用情况来看，将AI热成像的红外测温技术与人脸识别技术的融合，测温型人脸识别核验终端可以自动排除干扰人体测温的因素，只针对人脸额部测温，并实时将温度叠加显示在真彩人脸影像上，做到人脸和温度即时可见；让体温监控更加和科学，为疫情防控期间人员体温检测提供了诸多便利，人脸识别厂家，不仅减少了测温人员的风险，而且较好的解决了传统体温检测人工成本高、测量效率低、预警响应慢、全局掌控难等弊端。

当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，安徽人脸识别，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

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