人脸检测识别系统

人脸检测识别系统基于深度学习***网络，具有成本低、检测快、准确率高、自动学习等优点 。解决方案支持私有部署，无需连入互联网也可以精准检测和识别人脸，真正的离线人脸识别系统。并且行业内提供灵活的开放接口，只需几行代码即可在原有的系统上实现人脸识别的功能，可以对接到商城系统、会员管理系统、一卡通系统、小程序、OA办公系统、ERP系统等任意系统。

轮廓检测

通过算子计算出来的边缘一般是不连续的，很难形成相对完整和封闭的目标轮廓，这样提取出来的特征效果可能不好。通过使用轮廓检测算法，可以忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响，对边缘进行细化并进行连接，解决那些不能依靠亮度建模而检测出来的纹理边界。

轮廓检测也有一些方法，比如使用专门设计的检测算子等。通过使用这些算子，可以生成更好的脸部特征，有利于后续的计算和比对。

这里面的算子设计和模型构建都需要有领域知识的支撑。算子的构建、特征的提取以及模型的建立都影响着终的匹配结果，需要具有深厚的知识和经验。这个过程往往是手工建模完成的，各个模型及参数的设置都比较耗时，具有一定的主观性。

同时，特征工程的适配性较差。比如，各地区人员脸部特征不同，会导致已经调整好的算法在落地时，需要手动多次调整参数，过程耗时、耗力，严重阻碍了算法的大规模部署。

虽然，从表面上看，基于人脸关键特征的识别方法有诸多缺点，且效率较低。但算法能够从人类的先验知识出发，直观而朴素，一定程度上推动了人脸识别技术的发展和普及，为后续更智能的算法奠定了基础。