人脸检测API有怎样的应用空间?技术难点是什么?

　　可以说，在人工智能技术迅猛发展的目前，人脸检测API已经不是一件稀罕的事情了，普通老百姓都知道是怎么回事了。尤其是近年在新冠肺炎疫情下，在需要鉴别入场人员身份信息的场所，人脸识别变得尤为重要。人员在佩戴口罩后，实现人脸快速识别，成为一项全新的技术成果。

　　人脸检测API在疫情下被广泛应用在各场合，但它也面临着技术难点：当人员戴上口罩时，如何实现入场人员准确识别，成为全新的挑战。先前的人脸验证技术，是通过脸部特征点来开展识别的，技术引入的特点越多，识别的结果也就越准确。但是如果对面部遮挡带上口罩后，能够被识别的特点大大减少，面部关键点被掩盖，识别能力跟着降低。

　　针对人脸识别的新需求，某研发团队根据强化app算法技术、更新升级系统，得出了解决方法：把焦点放在眼部升级注意力算法模型。尽量地增多面部特点，如果脸部有一半被遮掩后，脸部特点能够集中在眼睛和眉毛这两个主要部位。使用眼部、眉毛等局部关键的与整体面部关键的的结合，连接注意力机制强化眼部特征，通过训练眼部关键点的模型，来提升模型在口罩遮挡下的人脸识别率。通过大量训练数据，戴口罩人脸识别率可达到99.9%。

　　人脸识别一般分为两个步骤，一是人脸检测，二是人脸匹配，人脸机器来说从图片或者视频中找到人脸，接着根据人脸的五官等面部的特点，运用一定算法，在大数据库识别出相对应的人。人脸检测API接口根据持续出现新的需求，促进其算法的不断进步升级，聚合数据服务商的人脸检测API拥有识别准确，适应性强，成本低的优点，是很好的选择。

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