在人脸识别领域，有一些比较---的算法，小区人脸识别，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，合肥人脸识别，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。
人脸识别系统的发展
相比传统测温法，红外测量速度快，通常检测时间较短，检测率高，测量过程中不需要和被测对象接触，不会因为消毒不---出现交1叉感1染的情况。将通过精1确单目活1体检测等方式在多种不同端、边、云设备上实时检测，在落地过程中做到真正实用。在配合日常产品---落地过程中，已经针对口罩、墨镜、帽子、围巾等遮挡情况进行了优化和提升，在---袭来之际从容应对各种突然的变化，zui终实现无接触快速预警。从检测开始到识别完成仅需 300ms，准1确率效果大于 90%，精1准判断未戴口罩人士。
人脸图像的预处理，这一步没有太多可说的，主要包括消除噪声、灰度归1一化、几何校正等，人脸识别系统，这些操作一般有现成的算法可以实现，人脸识别厂家，属于比较基本的操作。不过要说明的是，这里主要说的是静态人脸图像的预处理，如果是动态人脸图像的预处理，就比较复杂了，一般是要先将动态人脸图像分割成一组静态人脸图像，然后对人脸进行边缘检测和定位，在做一系列的处理，这里就不展开了。
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