有研究表明，儿童识别目标（如人脸）往往依据目标的某些局部特征，而成年人则侧重于记住目标的全局。
人脸特征的探测也可作为一种图像预处理手段，如果确定了两眼的位置，得到两眼间的距离，依此就可得到人脸的尺度大小，进行尺度标准化处理，解决人员距离***远近的问题。从理论上来说，人脸的关键部位特征相对比较稳定，对人脸、方向等没有过多要求，通过算法提取的特征能准确反映对象的特征，具有一定的不变性，保证了结果输出的一致性，能够满足人脸识别在早期各应用场景的使用。
人脸识别之人脸关键特征识别
从直觉上判断，图像中像素的重要性程度肯定不一样，比如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的像素重要性应该更高，对结果有更大的影响。而脸部中间部位的像素重要性比较低，甚至都没有参与运算的必要性。
研究表明，确实有很多像素没有参与运算的必要，这些像素被去除后不影响识别结果，还可以加快识别速度，并提升模型鲁棒性。
人脸验证
“人脸验证（Face Verification）”是判定两个人脸图是否为同一人的算法。
它的输入是两个人脸特征，通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度，通过与预设的阈值比较来验证这两个人脸特征是否属于同一人（即相似度大于阈值，人脸识别道闸系统，为同一人；小于阈值为不同）。
人脸识别
“人脸识别(Face Recognition)”是识别出输入人脸图对应身份的算法。
它的输入一个人脸特征，通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对，找出“一个”与输入特征相似度较高的特征。将这个较高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的身份，否则返回“不在库中”。
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