天门人脸识别商家来电咨询「在线咨询」

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。

　随着大数据、共享时代的来临，数据安全问题也越发被重视起来，以人脸识别为代表的新一代技术革命已经展开。为什么这个假设默认成立，设想一下，一个棕色头发的人，在不同光照，遮挡，角度条件下，发色看起来虽然有轻微的区别，但依然与真实颜色非常接近，反应在发色的特征值上，可能是0到0。这些对技术的要求越来越高，既要求数据的准确性，又要保证数据的安全性，人脸识别在这方面大有可为，作为行业的主力军，企业的技术实力与创新能力决定着整个产业的走向，任何一点点技术的创新都可能带来行业的变革。

　　未来人脸识别的主要研究方向将围绕目前面临的一些问题，如人脸面部结构的相似性、人脸的姿态、年龄变化、复杂环境的光照变化、人脸的饰物遮挡等。

这些应用场景的共同特点是：人脸识别系统都事先存储了大量的不同人脸和身1份信息，系统运行时需要将见到的人脸与之前存储的大量人脸做比对，找出匹配的人脸。

两者在早期（2012年~2015年）是通过不同的算法框架来实现的，想同时拥有人脸验证和人脸识别系统，需要分开训练两个神经网络。而 2015 年 Google 的 FaceNet [1] 的发表改变了这一现状，将两者统一到一个框架里。