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人脸检测

人脸检测的任务是从图像中标注出每张人脸的具体位置和大小，一般用人脸矩形框（如人脸识别流程图中的绿色矩形框）四个顶点的坐标来标示。这对于人类来说似乎很简单（不过科学家们还不完全清楚人脑是怎么做到的），可对计算机来说却没有那么容易。因为在计算机内部，彩色1图像是由一个挨一个的点（像素）组成的，每个像素通常由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜色数值来表示。可想而知，直接通过这些数值的差异区分人脸和非人脸十分困难。

因此，人工智能需要设计算法对这些数值进行处理，找到人脸区域与非人脸区域在这些数值中蕴藏的差异，小区人脸识别，从而区别人脸区域和非人脸区域，人脸识别，完***脸检测。

数据管理，陌生人警告记录管理：

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人脸识别技术特点。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。