人脸识别大数据方法，人脸大数据检索平台

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此外，CNN 级联、区域提议网络（RPN）和 Faster R—CNN 联合训练实现了端到端的优化，以及人脸检测基准，如 FDDB（人脸数据库）等。主要挑战人脸检测面临的困难是降低人脸识别准确率和检测率的原因。

为满足公安实战业务及大数据发展需要，山西省太原市公安局研制了我国公安系统首个面向全警应用的人脸识别系统，结合人脸图像重建技术，实现低质量图像人脸识别，2012年建设完成后投入全警实战应用。

人脸属性识别就是对人脸图像的区域进行分析，得到性别、年龄、表情、种族等一系列属性。产品应用研究主要原因在于我们可以通过图像快速发展建立客户画像数据库并进行大数据画像，从而能够实现精准营销。

全国智慧工地大数据云服务平台对施工现场的智能分析的水平已经相当的高，已经实现对物品的识别和分离、对人脸的识别、对颜色文字数字的识别、对物体变化的分析甚至还有可疑行为的监测。

以建立“大数据”处理分析平台为突破口，寻求公安信息化应用新的效益增长点，已成为公安信息化应用的热点问题。本文通过两个案例来分析公安机关在“大数据”中的一些新的实际应用和新思路，以期为同行提供参考。

人脸识别技术主要包括三大主要技术通过算法进行人脸特征检测通过采用形状、大小、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。

神经网络的人脸识别方法神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。

人脸检测是检测出图像中人脸所在位置的一项技术，也是人脸识别的初始意义。人脸检测用于确定人脸在图像中的大小和位置，即解决“人脸在哪里”的问题，把真正的人脸区域从图像中裁剪出来，便于后续的人脸特征分析和识别。

人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸。

几何特征的人脸识别方法几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。

人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸比对工具：人脸比对工具用于将待识别的人脸特征与已知的人脸特征进行比对，判断是否匹配。常见的人脸比对工具包括OpenFace、FaceNet、ArcFace等。

弹性图匹配的人脸识别方法弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。

人脸识别的实现方法如下：（1）参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。

可以的，现在的话基于Dlib可能会更简单。这是一个dlib的例子，基于Python语言。但是dlib是C 开发的，可以很容易地改成C 。

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