人脸检测
功能：识别图像中是否有人脸并给出人脸区域，进行人脸检测后返回检测到的人脸矩形框坐标。
优势：可支持上千个人脸的同时检测，支持平面360度旋转人脸检测，支持左右大90度侧面人脸检测。
人脸属性识别
功能：在人脸检测基础上，识别各个检测人脸的性别（男/女）、年龄、表情（笑/不笑）、眼镜（戴/不戴）四种属性；同时可返回人脸的1024维深度学习特征，基于这个特征并按照我们给出的特征比较规则，用户可实现的人脸识别。
优势：该算法在业内公开测试集lfw上达到了99.58%的识别精度。
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：
①参考模板法
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；
②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；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工***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；
④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。
⑤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，人脸识别门禁机，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，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
边缘检测
什么是边缘？通俗来说就是眼睛、鼻子等外部轮廓，在灰度图像中就是一些灰度值变化明显的点，这些变化反映了图像的重要程度或所蕴含的信息。
直观上看，图像的边缘附近的值出现明显的分割，灰度值变化较大，而图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小。对于计算机来说，可以通过灰度阶的变化来对图像信息进行边缘检测。
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