人臉關鍵點檢測可以精確定位面部的關鍵區域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴，臉部輪廓等。支援一定程度遮擋以及多角度人臉。
大規模人臉搜尋技術可實現億級人臉的快速檢索，查詢效率高，單張人臉特徵不超過400位元組，所需記憶體小。基於人臉搜尋技術，可以實現真正的網際網路人臉搜尋引擎，並廣泛應用於社交搜尋、逃犯追緝等應用場景中。
開發版(併發數限制為3),上線版(併發數無限制)。
訊飛人臉識別sdk,訊飛人臉識別國內的一家公司，比tcit操作簡單，官方技術文件技術文件詳細。
可以做到：
人臉檢測，在中找到乙個或多個人臉的位置，雲端返回人臉座標到客戶端，來定位人臉在中的位置。
面部關鍵點檢測，在檢測到的人臉框中，進一步定位人臉的五官和輪廓位置。
人臉驗證，用於快速判定兩張**是否為同一人。
註冊，上傳到雲端，引擎特徵抽取，返回模型id
驗證，另外在上傳，與之前註冊的做對比，返回結果
技術實現方案，可對應官方技術文件
1). 測試，正確識別人臉：
其中，圖一為識別，分別測試左右側臉，放大臉，戴眼鏡以及黑白，其中正臉分數較高，側臉黑白臉分數低，
測試，錯誤識別人臉：
其中，兩個人驗證不出來，有明顯遮蓋物驗證不出來，這張黑白的不知道為什麼也驗證不出來。
3.人臉檢測，關鍵點檢測以及離線檢測
其中對於一般正常的正臉，我們可以檢測的到，並且對於檢測的輪廓以及關鍵點，由於是在**中繪製的，所以可以做二次操作.
在驗證的時候，每次上傳註冊的都會返回唯一的id，使用者可以利用這個id完成其他的對比驗證。
使用步驟：
使用的是api的方式開發，與訊飛的人臉識別方式有所不同
獲取accesstoken的授權，
api請求
人臉識別技術簡介
人臉識別技術是基於基於人的臉部特徵資訊進行身份識別的一種生物識別技術。與其他類別的生物識別比較，人臉識別具有如下特點 非強制性 使用者不需要專門配合人臉採集裝置，幾乎可以在無意識的狀態下就可以獲得人來影象，這樣的取樣方式沒有強制性 非接觸性 使用者不需要和裝置直接接觸就能獲得人臉影象 併發性 在實際...
人臉識別演算法簡介 2020 2 7
如今流行的生物特徵識別技術及市場佔比 下圖為常用的生物特徵識別的差異性對比 人臉識別應用案例 1 1識別 使用者登入等。1 n n 10 3 識別 企業考勤等。1 n n 10 9 識別 智慧型尋親，通過某年齡段 對比監控資料 抓捕逃犯等。一 前深度學習時代 前深度學習時代的處理步驟如下 二 深度學...
識別離線開發包 園區人臉識別監控方案
園區門禁管理人員監管漏洞較多，主要存在以下問題 1.安全性差 ic卡易被複製冒用，並可借其它未授權人員使用，保安人員無法核實身份，存在安全隱患及管理漏洞。2.便捷性差 員工忘記帶卡，安保人員需頻繁核驗身份放行，員工出入體驗差，且增加安保人員工作量。3.通行效率低 上下班高峰期園區出入 量大，進出易產...