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。
人脸识别商家
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。
当前的人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。随着未来数据的增长，在数据匹配，将面临着更大的挑战。
人脸识别用途很大，但目前人脸识别技术有很多不足，如对周围的光线环境敏感，可能会影响识别的准确性，在面对黑暗、相似等复杂场景，识别率表现不佳。
近几年虽然国内企业在人脸识别技术取得了一定的成绩，但还是有很多方面需要努力，如透过车窗玻璃识别人脸、夜间识别、红外识别等这些技术仍待企业去研发。
人脸识别问题宏观上分为两类：1. 人脸验证（又叫人脸比对）2. 人脸识别。
人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。常见的应用场景便是人脸，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。
人脸识别做的是 1 比 N 的比对，即判断系统当前见到的人，为事先见过的众多人中的哪一个。比如追1踪，小区门禁，会场签到，以及新零售概念里的客户识别。
人脸识别应用场景
广告精准投放
人脸分析技术可准确的分析画面中出现的人物属性，如年龄、性别等信息，在广告投放方面可以给予一定的指导。
人1流监控
通
过人脸检测技术，可以轻松计算在画面里出现的人的数量，可以应用在零售行业分析货品摆放合理性，也可以应用在学校、公司、会议等场所进行出勤率统计。
相册分类
通过人脸识别与人脸检索，可以聚合相册中的相似的人脸，轻松将照片按人脸进行智能分类。
美颜美妆
五官定位技术可以精准定位五官的位置，实现人脸美颜美妆、人脸变形、人脸漫画、人脸换脸、人脸贴纸等。
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