質量判斷指標，可通過人臉檢測介面，基於以下欄位和對應閾值，進行質量檢測的判斷，以保證人臉質量符合後續業務操作要求。
可採用分類演算法進行初步判斷人臉區域遮擋範圍，篩選資料和分類界限劃定較為麻煩。
occlusion（0~1），0為無遮擋，1是完全遮擋，含有多個具體子欄位，表示臉部多個部位，通常用作判斷頭髮、墨鏡、口罩等遮擋
left_eye : 0.6, 左眼被遮擋的閾值
right_eye : 0.6, 右眼被遮擋的閾值
nose : 0.7, 鼻子被遮擋的閾值
mouth : 0.7, 嘴巴被遮擋的閾值
left_check : 0.8, 左臉頰被遮擋的閾值
right_check : 0.8, 右臉頰被遮擋的閾值
chin_contour : 0.6, 下巴被遮擋閾值
模糊可採用分類演算法進行分類判斷。
blur（0~1），0是最清晰，1是最模糊 小於0.7
illumination（0~255）臉部光照的灰度值，0表示光照不好
以及對應客戶端sdk中，yuv的y分量大於40
pitch：俯仰角，三維旋轉之俯仰角度[-90(上), 90(下)]，一般設定正負45度範圍為正常。
roll：翻滾角，平面內旋轉角[-180(逆時針), 180(順時針)]，一般設定正負45度範圍為正常值。
yaw：偏航角，三維旋轉之左右旋轉角[-90(左), 90(右)]，一般設定正負60度範圍算正常值。
completeness（0或1），0代表完整，1代表不完整 小於0.4
可根據瞳孔距離判斷，也可根據人臉檢測區域大小判斷。
瞳孔距離小於20畫素判斷為小目標，檢測區域小於45*45算小目標。
人臉部分的大小，建議長寬畫素值範圍：8080~200200
Opencv學習二 人臉檢測程式
在上面的 中，我們人臉檢測使用的是cv2 cascadeclassifier 函式，它可以檢測中所有的人臉。在該函式中，各引數和返回值的含義為 image 待檢測影象，通常為灰度影象。scalefactor 表示前後兩次的掃瞄中，搜尋視窗的縮放比例。minneighbors 表示構成檢測目標的相鄰矩...
網路工程方向學習路線
網路工程師方向 1 企業it架構需求分析 2 作業系統 windows linux 的安裝除錯 伺服器 pc 3 線纜的介紹 選用和製作 4 常用裝置的了解和裝置的選型 5 基礎網路的構建 6 企業內部的規劃設計 7 熟悉登陸和配置各種裝置 8 如何讓企業內部間的部門可以互相通訊 9 實現訪問間的控...
二人拿卡片的問題
1.有10張卡片，你和我輪流拿卡片，每次可以拿1張或者2張。那麼，怎麼保證你能拿到最後一張？控制每輪拿的卡片總數都是1 2。若有n張卡片且a和b每次可拿的張數和為m，若n m 0，則a只要保證先拿走n m張，然後確保每輪拿走的卡片總數為m，就能保證最後拿到的是自己。所以我先拿一張，然後另一人拿1張時...