在人脸识别领域，有一些比较经典的算法，例如特征脸法（Eigenface）、局部二值模式法、Fisherface等，不过IT之家在这里还是还是觉得与时俱进比较好，所以选择一个目前应用比较广泛且流行的方法作为示例，人脸识别机器，叫做OpenFace。当然，我们不做实际的测试，只是通过它来了解识别的原理。
OpenFace属于基于模型的方法，它是一个开源库，包含了landmark，head e，Actionuni，eye gaze等功能，以及训练和检测所有源码的开源人脸框架。
人脸识别
随着越来越多的公司陆续恢复正常上班模式，合肥人脸识别，在疫情尚未完全解除的情况下，人们需要戴着口罩返回工作岗位。这对已经或即将采用刷脸考勤、刷脸开门的单位来说，将面临新的挑战。很多公司迅速对算法进行了针对性迭代，人脸识别厂家，推出了针对佩戴口罩人员的全新人脸识别技术。
人脸识别系统是从面部图像里取瞳孔中心、眼角等若干位点的尺寸、位置坐标、间距，以及眼窝、鼻子、下巴的轮廓等信息，形成面部纹理与形状模式的数据，比对注册图像。
通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对，找出“一个”与输入特征相似度较高的特征。将这个较高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，小区人脸识别，则返回该特征对应的身份，否则返回“不在库中”。
“人脸检索”是查找和输入人脸相似的人脸序列的算法。
人脸检索通过将输入的人脸和一个集合中的说有人脸进行比对，根据比对后的相似度对集合中的人脸进行排序。根据相似度从高到低排序的人脸序列即使人脸检索的结果。
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