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人脸识别是一个比较复杂的系统，由很多的人脸处理模块组成。包括人脸检测、关键点检测、人脸规整、特征提取、人脸识别比对五个大的步骤。其中人脸检测、关键点检测与人脸规整为人脸预处理流程，将一张图片中的人脸提取并处理成规范的人脸以便后期处理。特征提取为核心模块，是对人脸图片进行深层描述并提升识别效果的主要模块。而每个模块又由很多小的算法单元，每个模块每个单元算法必须都做到，组合起来的识别效果与精度才能够高。
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基于全局与局部算法的人脸关键点检测技术，能够在复杂环境下稳定地运行，包括不同光照变换、各种姿态、表情变化与部分遮挡的人脸，检测速度可达10ms每帧。将人脸图片根据关键点进行平移、旋转、缩放等一系列手段，对齐到统一的标准人脸。同时结合场景的多变与光照的复杂性，采用立即福射度与光照图结合的方法处理场景中的多光源问题，将人脸处理到可以识别的效果。
人类的神经系统在处理信息时是分级的，例如在看一张人脸照片时，首先会从像素中提取人脸的边缘特征，然后将边缘特征组合成部件特征，接下来将部件特征组合成能表达整张人脸的特征，后基于人脸特征判人脸的属性（例如身份、性别、年龄、种族等）。科葩为了将两张照片映射到同一特征空间中进行比较，采用深度神经网络区分人脸特征。由低层特征逐步抽象形成高层特征，从而使特征具有良好的表达能力，从而增强了特征的判别性。
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