沈阳人脸识别原则
深度学习的一个典型模型应用是人脸识别。深度神经网络用于训练数千张图片，以获得可以识别人脸的模型。华为的人脸检测模型在识别准确率和准确率方面都是业界数一数二的。
沈阳人脸识别有三个步骤。第一步，找到图片中的人脸:相机中的人脸检测技术采用二值分类技术，先将一张照片切割成图像块。然后每个图像块将通过人脸分类器来确定它是否是人脸。如果找到一个面，将返回相应的坐标值，并且该面的位置将显示一个线框图标。
第二步是分析人脸的特征:
特征提取:就是让机器“理解”并分析沈阳人脸部分，得到人脸相应的特征，比如五官司的特征点，是否微笑，是否戴眼镜等特征信息。
第三步是沈阳脸对比:
人脸比对:利用前两步获得的信息，以一定的方式与人脸数据库(如身份证照片、人脸数据库)中已经记录的人像进行比对，即解决“像谁”的问题。
人脸识别对人脸进行标注，包括左眼、右眼、左眉、右眉、鼻子、嘴巴、耳朵和轮廓。
沈阳人脸识别的步骤:(以华为云的文档为例)
面部检测对输入图片执行面部检测和分析。
准备:获取用户名的Token和对应的ProjectID。
面部对比
对比两张脸确定是否是同一个人，返回对比置信度。
创建人脸库
创建用于存储面部特征的面部数据库。
将图片添加到人脸数据库，检测到多少张人脸，就有多少张人脸添加到人脸数据库。
面部搜索
人脸搜索是指在已有的人脸数据库中查询一个或多个与目标人脸相似的人脸，并返回相应的置信度。
查询人脸数据库
查询当前用户所有人脸数据库的状态信息。
删除人脸库
删除人脸数据库和其中的所有人脸。
