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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。

实现过程

以上简单描述了人脸关键特征的计算方法。在实际应用中，需要借助于统计分析的技术，从大量的人脸中找到对应的特征，并通过训练出不同的分类器，如嘴巴分类器、眼睛分类器等，从而实现人脸及关键部位的检测。

在进行比对时，需要对包含脸部的所有可能检测窗口进行穷举搜索，得到关键部位信息，并进行存储或比对，这个过程相对比较耗时。在比对过程中，可以使用各个部位进行相似性比对，并进行结果合并；或者直接对包含各个部件的全局特征进行比对，直接输出比对结果。

梯度非极大值***

对像素点进行遍历，判断当前图像是否为局部大值，即是否是周围像素点中具有相同梯度方向的大值。如果不是，则不是图像的边缘点，将灰度值置零，人脸识别公司，让边缘“变瘦”。

使用双阈值算法确定终的边缘

经过前面的步骤已经基本可以得到图像的边缘，接下来对得到的边缘进行修正。

设置两个阈值：高阈值和低阈值。保留比高阈值高的边缘，去除低于低阈值的边缘，处于中间部分的则其连接情况进行再次处理：仅保留与其他边缘连接的部分。