人臉關鍵點檢測可以精確定位面部的關鍵區域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴，臉部輪廓等。支援一定程度遮擋以及多角度人臉。
大規模人臉搜尋技術可實現億級人臉的快速檢索，查詢效率高，單張人臉特徵不超過400位元組，所需記憶體小。基於人臉搜尋技術，可以實現真正的網際網路人臉搜尋引擎，並廣泛應用於社交搜尋、逃犯追緝等應用場景中。
開發版(併發數限制為3),上線版(併發數無限制)。
訊飛人臉識別sdk,訊飛人臉識別國內的一家公司，比tcit操作簡單，官方技術文件技術文件詳細。
可以做到：
人臉檢測，在中找到乙個或多個人臉的位置，雲端返回人臉座標到客戶端，來定位人臉在中的位置。
面部關鍵點檢測，在檢測到的人臉框中，進一步定位人臉的五官和輪廓位置。
人臉驗證，用於快速判定兩張**是否為同一人。
註冊，上傳到雲端，引擎特徵抽取，返回模型id
驗證，另外在上傳，與之前註冊的做對比，返回結果
技術實現方案，可對應官方技術文件
1). 測試，正確識別人臉：
其中，圖一為識別，分別測試左右側臉，放大臉，戴眼鏡以及黑白，其中正臉分數較高，側臉黑白臉分數低，
測試，錯誤識別人臉：
其中，兩個人驗證不出來，有明顯遮蓋物驗證不出來，這張黑白的不知道為什麼也驗證不出來。
3.人臉檢測，關鍵點檢測以及離線檢測
其中對於一般正常的正臉，我們可以檢測的到，並且對於檢測的輪廓以及關鍵點，由於是在**中繪製的，所以可以做二次操作.
在驗證的時候，每次上傳註冊的都會返回唯一的id，使用者可以利用這個id完成其他的對比驗證。
使用步驟：
使用的是api的方式開發，與訊飛的人臉識別方式有所不同
獲取accesstoken的授權，
api請求
人臉識別技術原理及解決方案
人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在 90年後期，以美國 德國和日本的技術實現為主。一 聊聊什麼是人臉識別 1 人臉識別技術原理分析 人臉識別主要分為人臉檢測 face detection 特徵提取 feature...
物體識別與測距解決方案
方案背景 機器視覺的高速發展，在人工智慧各個領域的應用越來越重要，逐漸應用於安防監控 醫療影象 機械人工業視覺 自動化駕駛 無人機等行業中，而隨著影象識別技術和深度學習演算法的不斷發展，機器視覺的物體識別與測距也在不斷深入和拓展。方案簡介 機器視覺物體識別和距離檢測方案，採用firefly高效能開源...
物體識別與測距解決方案
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