人臉檢測
人臉跟蹤
人臉識別
遇到問題：早期演算法無法識別活體，如果鏡頭中有玻璃反射出的人臉以及書籍上的人臉、**等無意義的人臉都會被檢測到，浪費了一定效能，當前演算法應該大部分支援活體檢測。
實現原理：早期人臉跟蹤演算法是通過人臉移動軌跡來區分的個體，並不是通過人臉特徵值，非常可能是演算法效能不夠，做不到實時運算人臉特徵值跟蹤。
遇到問題：通過人臉移動軌跡來區分的個體，測試可發現以下問題：
兩個人執行軌跡交叉
兩個人在畫面上出現重疊或者靠的比較近
前端識別，即裝置端
後端識別，即伺服器端
由於伺服器更好的效能以及擴充套件性，後端識別可以實現較好的效果。
人臉定位演算法的實際應用總結
文章整理 加公尺谷大資料 人臉關鍵點定位演算法 facial landmark detection 是指在 2d 人臉上定位出一些具有特殊語意資訊的點，例如鼻尖 眉毛 嘴角等，如圖 1 所示。人臉關鍵點定位演算法並不是一項單一的任務，而是作為眾多高階人臉分析任務的基礎，這些高階人臉任務主要有人臉識別...
人臉美化隨筆2 美化演算法總結
想要站在巨人的肩膀上，首先要找的巨人。我可能是屬狗熊的，在玉公尺地裡掰乙個扔乙個，走到最後發現手裡神馬也木有。最近終於決定做乙個現代化的狗熊，將這些玉公尺串起來打包帶走，雖然並不知道這和現代化有神馬關係，但是這不重要。重要的是！我的行動硬碟壞了，所有資料瞬間清空，所以我發現硬體略不靠譜啊，寫在網上的...
編輯距離演算法應用總結
專案中應用了編輯距離演算法解決問題，做個總結。作為業務團隊的同學，平時應用演算法解決問題的機會並不多，但是還是要有這個能力 思維，對技術架構 技術選型都有幫助，遇到演算法資源不足的情況，也能頂上。編輯距離演算法可以用於衡量文字相似度，進而解決文字的模糊搜尋 匹配問題。編輯距離又叫 levenshte...