人脸识别系统功能

人脸抓拍主要针对来自于前段摄像机的实时视频或历史视频录像，通过实时人脸检测将所有出现人脸的视频帧抓拍下来并存为图片文件。该功能须配备人脸抓拍服务器，所有抓拍的图片文件可集中存储于媒体资源服务器

人脸库管理支持人脸库的查询、删除、修改、新建等管理功能。可随时查询人脸库中的人脸信息，或对特定的人脸信息进行修改、删除等操作。

这里面的算子设计和模型构建都需要有领域知识的支撑。算子的构建、特征的提取以及模型的建立都影响着终的匹配结果，需要具有深厚的知识和经验。这个过程往往是手工建模完成的，各个模型及参数的设置都比较耗时，具有一定的主观性。

同时，特征工程的适配性较差。比如，各地区人员脸部特征不同，会导致已经调整好的算法在落地时，需要手动多次调整参数，过程耗时、耗力，严重阻碍了算法的大规模部署。

虽然，从表面上看，基于人脸关键特征的识别方法有诸多缺点，且效率较低。但算法能够从人类的先验知识出发，直观而朴素，一定程度上推动了人脸识别技术的发展和普及，为后续更智能的算法奠定了基础。

人脸配准

“人脸配准（Face Alignment）”是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术。

人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。

当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，人脸识别一体机，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

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