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为了后续更精准识人眼位置，人脸识别系统价格一览表，我们需要提前使用脸部分类器检测出疑似人脸的位置，再用人眼分类器检测出粗略的眼睛位置，并将眼部及其周围部分截取下来，剩余部分不作处理.

目前的检测脸部的方法主要分为两个类：基于基础知识和基于统计的检测.前者通过提取眼睛、嘴巴、鼻子等各特征信息，结合与人脸之间相对位置检测.后者则将人脸看做一个二维像素矩阵，人脸识别系统大概多少钱一个，通过大量的人脸部图像构造样本空间，终根据相似度来判断是否有人脸存在.

这两种检测框架又分别发展了许多方法，本项目使用的是基于统计检测方法中的神经网络算法.由于这种方法需要大量的训练才能够使用，人脸识别系统，而训练分类器需要大量的计算以及时间，除此之外，我们项目中样本比较少所导致的训练不会造成脸部识别错误.因此选择已经训练好的分类器模板，直接运用到视频帧中来获得所需的人脸区域.OpenCV开源的第三方跨平台计算机视觉库中提供的人脸识别分类器，刚好满足项目需求，所以我们在该步骤中，选择调用其中的Haar分类器完成.

深度学习在人脸方面的应用，目前已经看到deep learning在人脸表示和人脸特征点定位方面的工作，相信后续会有更多更好的工作出现；

大规模人脸搜索相关的应用近来开始被大家关注（比如近百度上线的人脸搜索），这些应用中除了需要传统的人脸表示，还需要关注如何能够快速准确地在大规模人脸数据库中搜索到相似人脸，当然这部分工作可以借鉴其他视觉搜索中的方法，但人脸可能也会有自己的特殊性；

基于3D模型和具有深度信息的人脸识别的方法，在允许使用特殊设备的实际应用中，可以考虑用3D模型和深度信息来提高系统的稳定性；

在做人脸识别实际系统时，可以更关注姿态、遮挡、表情变化对于识别效果的影响，对于人脸光照问题，虽然之前学术界关注很多，但是对于实际数据（非实验室采集的光照模拟数据），可能基于大规模训练数据和feature learning就可以比较好的解决，反而是由于目前的人脸表示框架，对于大的姿态变化，遮挡以及表情变化引起的表观改变，很多情况下表现并不好，可能需要重新改变目前的人脸表示方式，比如采用类似推荐9中的方式，采用多个局部模型而不是一个整体模型来进行表示，还可以考虑一些人脸姿态/表情矫正方法；

学术界的朋友，鉴于目前LFW上面已经做到准确率95%（引入外部训练数据且无约束训练协议），可以考虑创建一个更大的人脸库（如果能达到真正意义上的大规模数据就更赞了），设计一个更加合理的评测协议，这必将成为一个非常有影响力的工作；

近年来随着深度学习的发展 ， 人脸识别技术取得了突破性进步 ， 全球范围内相关研究团队众多 ， 以中美俄日欧等国家和地区较为 。根据 NISTFR 町2020 年 10 月的测试结果 ， 全球 10 的算法半数以上来自中国 。

虽然各国的人脸识别算法有性能上的差异 ， 但差距并不大 。以 FR 町 VISA测试集为例 ， 百万分之一误报对应正确率前 30 厂家性能都已超过或者接近99% 。人脸识别的技术发展已由注重算法精度提升向以改善实际应用效果的方向转变 ，人脸识别系统排行榜， 并出现了以下应用趋势 。由简单场景向复杂场景转变。简单场景人脸识别精度趋于饱和已经成为业界的共识 ， 业界将注意力转移到复杂场景人脸识别问题并表现在具体应用场景上 。从高分辨率 、 小姿态 、 光照适中的人脸卡口场景转变到低分辨率 、 大姿态 、 低照度 、 模糊等低画质开放式场景 ， 这对人脸识别算法适应能力提出了新的挑战 ， 也是业界努力提升的方向 。

3D 人脸成为配合式应用的重要方向，随着 2017 年 iPhone X 将 Face ID 引入手机端 ， 3D 人脸识别技术逐渐成为手机厂商旗舰机型的标准配置 。相比于 2D 人脸 ， 3D 人脸包含更为丰富的人脸信息 ， 对旋转 、 遮挡 、 光照 、 照片攻击等具有更好的抗干扰能力 。在以门禁考勤 、 金融支付为代表近距离配合式应用中 3D 人脸逐渐成为常用的技术解决手段 。

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