这背后有数学理论的支撑，中控人脸识别，我们一般用梯度来描述变化快慢。在图像中的灰度变化既有方向也有大小，就可以使用图像梯度来描述这种变化，进而可以检测出图像的边缘。

在数学上，梯度既有大小，又有方向，并且需要要有一定的条件，比如可导等。在图像中一般会简化处理，使用算子进行代替。

算子其实也是一种滤波，但使用算子更强调其数学含义和特定用途。目前常用的边缘检测算子，包括Sobel，Lacian算子和Canny等。我们简单描述下Canny边缘检测。

人脸识别（Face Recognition）实现了图像或视频中人脸的检测、分析和比对，包括人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块，可为和企业提供的在线API服务，应用于人脸AR、人脸识别和认证、大规模人脸检索、照片管理等各种场景。

人脸特征点定位

功能：提取图像中的人脸五官关键点，输出关键点位置信息。

优势：可毫秒级识别人脸105个关键点定位(眉毛24点，眼睛32点，鼻子6点，嘴巴34点，外轮廓9点)。

应用场景：可为人脸美化/美妆、人脸认证、检索、3D人脸等功能提供基础信息。

人脸识别的优势

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

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