九品神元师

人脸检测        检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标。        常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“最小脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。 ...

去网纹        很多机构为了安全性会在人脸图片上叠加网纹，使用方获取人脸图片的时候并不会获取原始图片，而是获取的叠加了网纹后的图片。某些场合需要对网纹照进行去网纹操作。 ...

人脸属性分析      分析图片中人脸年龄、性别，并返回相关信息。如下：         一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐（旋转、缩放、扣取等操作后，将人脸调整到预定的大小和形态），然后进行属性分析。         常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个...

属性分析应用广告精准投放及行人关注度统计1.人脸检测：广告机前置摄像头实时采集广告机前的行人人脸。2.人脸属性分析：分析检测出的行人人脸年龄、性别。3.广告推送：根据分析出的年龄、性别推送相应的广告内容。4.行人关注度统计：通过人脸跟踪或其他算法分析每个行人停留时间，从而统计出每个行人对推送广告的关注度。...

人脸建模        人脸建模又可以称为人脸特征提取，建模后会生成一个二进制数组即"人脸特征"，"人脸特征"主要用于后续的人脸比对或者人脸检索用。人脸建模主要流程如下：建模过程主要包括：人脸检测 关键点获取 人脸对齐 特征提取 ...

人脸特征相似度        人脸特征之间可以进行比较获取相似度，从而判断2个特征对应的是不是同一个人。因为特征是建模后的数据，所以2个特征比较耗时会非常少。有的应用场景中可以提前将待比较的人脸图片先进行特征提取，后续只是拿来用即可。典型的银行业人脸比对场景        有些银行自己会维护客户注册的人脸照片，那么他们可以提前对人脸图片进行建模，后续进行人证合一时，只需要用特征和现...

人脸图片相似度        两张图片相似度比对如“人证合一”场景，其实并不是直接对图片数据进行比较，而是对两张图片分别进行人脸建模特征提取，然后把两个特征进行相似度比对。用户输入的图片不一定是正面人脸，所以在进行人脸检测的时候需要对图片进行正面检测，如下：典型的银行业人脸比对场景 ...

网纹图片处理      处于用户图片安全性，很多系统对用户图片进行了网纹处理，这种网纹图片直接进行比对的时候识别率会很低，需要在比对前先进行去网纹操作，如下： 多人脸比对      图片A和图片B(包含多个人脸)比对，返回相对于图片B中每个人脸的相似度、人脸位置。 ...

人脸搜索        给定一张照片，与指定人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张人脸。 根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度，返回用户信息和匹配度，即1：N人脸检索。可用于用户身份识别、身份验证相关场景。一般人脸搜索的步骤：给定一批人脸图片及标签。 对给定的人脸图片预先进行批量建模。 对于后续添加或删除的人脸可以进行增量建模。 检索。所以对于应用层来说其实...

人脸建模        人脸搜索的前提是要对待搜索的库进行建模，人脸搜索并不是比对图片数据而是比对特征距离。应用层需要对人脸数据库进行一定的设计。通常人脸库需要包含如下字段：描述信息：通常是人脸的标识，如身份证号、电话号、员工号等等。质量分：作用主要是记录当前人脸属性相关信息，如水平角度、偏转角度、人脸质量等，后续对于检索时可以根据条件来判断是否过滤该人脸。人脸图片保存有两个作...

系统框架        人脸搜索平台一般都是设计为分布式的，因为单机引擎始终都有人脸数上限，目前大多数引擎单机都只能检索5亿级别以内的人脸，如果需要处理10亿、20亿甚至更多就需要进行分布式设计了。分库原则        单机处理能力有上限(如单机只能处理5000W人脸的检索)，人脸库单库非常大时(比如需要进行1.5亿人脸检索)，单机必然无法处理，所以系统将待检索的人脸库抽象为...

安防应用以上是比较典型的安防人脸检索应用，目前的安防摄像机大多不带人脸抓拍功能，需要使用专门的人脸抓拍服务器进行人脸抓拍，抓拍后的人脸才能进行人脸检索。所有抓拍的人脸及属性汇聚到平台，形成结构化数据。   ...