人脸识别的内涵

人脸检测实际上是对图像提取特征，Haar特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每个Haar特征都描述了相邻图像区域的对比模式。比如边、定点和细线都能生成具有判别性的特征。OpenCV给我们提供了Haar特征数据，人脸识别系统，在cv2/data目录下，使用特征数据的方法def detectMultiScale(self， image， scaleFactor=None， minNeighbors=None， flags=None， minSize=None， maxSize=None)

scaleFactor: 每个图像比例缩小多少图像

minNeighbors: 每个候选矩形必须保留多少个邻居，值越大说明精度要求越高

minSize：检测到的矩形大小

maxSize: 检测到的矩形大小

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，小区人脸识别厂家，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，人脸识别哪家好，将模型大小和运算速度优化到移动端可用的状态。

人脸识别的安全性技术在未来可能还会有所突破

“人脸识别解1锁本身有一定的安全风险。我们举个例子：密码的安全性定义为100分；指纹的话是99分；传统不戴口罩下的人脸识别安全性是96分，安徽人脸识别，那戴口罩之后的安全性就会降到95分。增加方便性和应用性的同时，并没有解决原来人脸识别固有的安全问题。”这项针对佩戴口罩人员的全新人脸识别技术定位成功率达到99%，定位速度为7毫秒。未来的人脸识别技术还会有哪些突破，值得期待。

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