人脸配准
“人脸配准（Face Alignment）”是***出人脸上五官关键点坐标的一项技术。
人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。
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，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。
Canny边缘检测
Canny边缘检测是澳洲计算机科学家 约翰坎尼（John F. Canny）于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，其目标是找到一个优的边缘，其优边缘的定义是：
优检测——算法能够尽可能多示出图像中的实际边缘，漏检和误检的概率非常小；
优***——检测出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近；
检测点与边缘点一一对应——算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应的。
1）图像去噪
噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉，通常使用高斯滤波。
2）计算梯度的幅度与方向
使用高斯滤波器来进行计算，让距离中心点越近的像素点权重越大。
人脸识别优势
人脸识别是基于人的脸部特***息进行身份识别的一种生物识别技术。每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等部位组合而成，它们之间的大致位置关系也是固定的。然而，人脸具有性，人脸识别门禁机，这个世界上找不出两张完全相同的人脸，人们通常能够根据不同面孔之间的细微差异将不同人区分开来。
人脸具有相似性和易变性，不同环境、光线、角度、年龄，均会对人脸的成像产生变化，因此，人脸识别是生物识别领域困难的研究领域之一。
人脸识别技术具有非强制性、非接触性、并发性等几大优势。
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