沈阳人脸识别到底是什么？
视觉模式识别的细分问题沈阳人脸识别，可能是最难解决的问题。事实上，我们无时无刻不在从事视觉模式识别。我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息通过大脑处理被识别为有意义的概念。所以我们知道面前放的是一个水杯，一本书还是别的什么东西。
我们也一直做沈阳人脸识别。我们在日常生活中会遇到无数的人，认识那些熟人，跟他们打招呼，跟他们打交道，忽略其他陌生人。甚至避开那些我们欠了钱却还不起的人。
然而，这个看似简单的任务，对于机器来说并不是那么容易实现的。
对于计算机来说，一幅图像信息，无论是静态图片还是动态视频中的一帧，都是由许多像素组成的矩阵。例如，1080p数字图像是1980*1080像素的矩阵，如果是8-8位rgb格式，则每个像素是三个数值，数值范围从0到255。
在这些数据中，机器需要找出某一部分数据代表了什么样的概念:哪一部分数据是水杯，哪一部分是书，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的一个粗略分类问题。
而沈阳人脸识别，在所有机器认为是人脸的数据中，区分这张脸属于谁，是一个精细的分类问题。
人脸可以分为几类？
根据待处理问题的人脸数据库的大小，以及人脸数据库中有多少张目标人脸，机器需要做出相应数量的精细分类。如果你想让机器识别他看到的每一个人，那么世界上有多少人，人脸就可以分成多少种类，而这些种类之间的差异是非常微妙的。由此可见人脸识别的难度。
更别说，这件事还受到光照、角度、面部装饰等各种因素的影响。这也就不难解释为什么人脸识别技术在日常生活中没有得到广泛应用，大多数人只能在科幻电影中接触到人脸识别。
作为一个新生事物，沈阳人脸识别伴随着大量的概念混乱，区分这些概念对于理解沈阳人脸识别仍然很重要。
人脸检测和沈阳人脸识别
完成沈阳人脸识别的工作有几个步骤。首先，计算机需要找到图像或视频中人脸的位置。这部分工作一般称为人脸检测。如前所述，这是一种粗略的分类。说到人脸检测，其实就是两类分类。计算机只需要判断目标图像是否是人脸。但由于人脸的大小和位置无法提前确定，计算机需要用每一个可能的人脸大小扫描整个画面，逐个判断子窗口截取的图像是否是人脸。在每次扫描过程中，子窗口的移动步长可能是几个像素，所以你可以大致想象一下，计算机需要进行多少次两类判断才能检测出一张图片的人脸。
人脸检测步骤从一张图片中获取人脸的位置和大小，并将这部分图像送入后续步骤，包括:人脸部位点定位、人脸图像对齐和归一化、人脸图像质量选择、特征提取和特征比较。所有步骤完成后，就可以知道人脸的身份了。
当然，我们也可以单独使用人脸检测功能来完成一些应用。比如大部分相机和手机相机都有人脸检测功能，可以自动获取人脸的位置，从而对画面进行一些自动对焦和优化。甚至对脸做出一些初步的判断，比如性别，年龄，甚至是颜值。
