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人脸比对算法
人脸检测：用于将图片中的人脸检测出来，并给出每个人脸的位置。
人脸关键点定位：用于定位图片中人脸上的关键点（眼睛、鼻子、嘴巴等5个关键点），用于确定人脸姿态，进行人脸对齐。
人脸特征提取与比对：提取人脸特征和基于人脸特征的相似度计算。
性能指标
1.采集要求
由于目前算法是基于人脸二维图片或视频进行的识别，算法对于图片和视频均有相应的基本要求；而视频又可以通过编解码技术转化为人脸图片帧进行处理。
角度 | 翻滚角<35° 俯仰角<20° 偏航角<30° |
光照 | 光照均匀，背光与曝光不严重均可做识别 |
模糊 | 人脸轮廓较清楚，五官位置可辨认 |
峰值电流 | ≤450 mA |
整体性 | 必须保证完整人脸，人脸轮廓全部在图片内；必须保证眼、鼻、嘴等重要部位不被遮挡 |
搜索速度 | ≤1.5s |
人像尺寸 | 瞳间距≥35像素 |
2.速度指标
单次提取特征 | ≤100ms （i5-8250U，图片大小640*480） |
两个特征比对 | ≤0.1ms （i5-8250U） |
3.精度指标
精度指标用认假率和拒真率进行评价。中正人脸1:1比对算法能达到的性能如下：
人像比对：
| 认假率 | 0. 1% | 0.01% |
| 拒真率 | ≤0.5% | ≤1% |
人证比对：
| 认假率 | 0. 1% | 0.01% |
| 拒真率 | ≤1% | ≤2% |
