易变性人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称一类变
人脸识别厂家
易变性人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
人脸检测：检测图片或视频流中的人脸并返回人脸框坐标。支持储存检测到的人脸数据，用于后续人脸比对、人脸搜索等高1级功能。
人脸关键点：精准定位并返回多 106 个关键点，让您的应用可以进行人脸贴纸、3D 动画模型等复杂变换操作。
人脸属性：获取精准的人脸属性信息，包括年龄、性别、表情、头部姿态、眼睛状态、人种等，帮助您开展基于人脸的分析工作。
人脸识别同样考虑一个场景，人脸考勤。公司 X 有员工 A,B,C，公司会要求三名员工在入职的时候各提供一张个人照片用于注册在公司系统里，静静地躺在特征空间中。
第二天早上员工 A 上班打卡时，将脸对准考勤机器，系统会把当前员工 A 的脸放到特征空间里，与之前特征空间里注册好的脸一一对比，发现注册的脸中距离当前采集到的脸近的特征脸是员工 A，打卡完毕。
知道了人脸识别的基本原理，便能看清它的技术局限。
（作者： 来源：）
