实现过程以上简单描述了人脸关键特征的计算方法。在实际应用中，需要借助于统计分析的技术，从大量的人脸中找到对应的特征，并通过训练出不同的分类器，如嘴巴分类器、眼睛分类器等，从而实现人脸及关键部位的检测。在进行比对时，需要对包含脸部的所有可能检测窗口进行穷举搜索，得到关键部位信息，并进行存储或比对，这个过程相对比较耗时。在比对过程中，可以使用各个部位进行相似性比对，并进行结果合并；或者直接对包含各个部件的全局特征进行比对，直接输出比对结果。人脸检测功能：识别图像中是否有人脸并给出人脸区域，进行人脸检测后返回检测到的人脸矩形框坐标。优势：可支持上千个人脸的同时检测，智能人脸识别，支持平面360度旋转人脸检测，支持左右大90度侧面人脸检测。人脸属性识别功能：在人脸检测基础上，识别各个检测人脸的性别（男/女）、年龄、表情（笑/不笑）、眼镜（戴/不戴）四种属性；同时可返回人脸的1024维深度学习特征，基于这个特征并按照我们给出的特征比较规则，用户可实现的人脸识别。优势：该算法在业内公开测试集lfw上达到了99.58%的识别精度。人脸比对（人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类）“人脸比对（FaceCompare）”是衡量两个人脸之间相似度的算法人脸比对算法的输入是两个人脸特征（注：人脸特征由前面的人脸提特征算法获得），输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程，单次的人脸比对耗时极短，几乎可以忽略。基于人脸比对可衍生出人脸验证(FaceVerification)、人脸识别(FaceRecognition)、人脸检索(FaceRetrieval)、人脸聚类（FaceCluster）等算法。安徽智能人脸识别-进军(推荐商家)由合肥进军智能系统有限公司提供。行路致远，砥砺前行。合肥进军智能系统有限公司致力成为与您共赢、共生、共同前行的战略伙伴，更矢志成为门禁机具有竞争力的企业，与您一起飞跃，共同成功!)