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人臉檢測
“人臉檢測（face detection）”是檢測出圖像中人臉所在位置的一項技術。
人臉檢測算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標序列（0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框）。一般情況下，輸出的人臉坐標框為一個正朝上的正方形，但也有一些人臉檢測技術輸出的是正朝上的矩形，或者是帶旋轉方向的矩形。
常見的人臉檢測算法基本是一個“掃描”加“判別”的過程，滁州人臉識別，即算法在圖像范圍內掃描，再逐個判定候選區域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計算速度會跟圖像尺寸、圖像內容相關。開發過程中，我們可以通過設置“輸入圖像尺寸”、或“小臉尺寸限制”、或“人臉數量上限”的方式來加速算法。
canny邊緣檢測
canny邊緣檢測是澳洲計算機科學家 約翰坎尼（john f. canny）于1986年開發出來的一個多級邊緣檢測算法，其目標是找到一個優的邊緣，其優邊緣的定義是：
優檢測——算法能夠盡可能多示出圖像中的實際邊緣，漏檢和誤檢的概率非常小；
優定位——檢測出的邊緣要與實際圖像中的實際邊緣盡可能接近；
檢測點與邊緣點一一對應——算子檢測的邊緣點與實際邊緣點應該是一一對應的。
1）圖像去噪
噪聲會影響邊緣檢測的準確性，因此首先要將噪聲過濾掉，通常使用高斯濾波。
2）計算梯度的幅度與方向
使用高斯濾波器來進行計算，讓距離中心點越近的像素點權重越大。
輪廓檢測
通過算子計算出來的邊緣一般是不連續的，紅外人臉識別，很難形成相對完整和封閉的目標輪廓，這樣提取出來的特征效果可能不好。通過使用輪廓檢測算法，人臉識別考勤門禁，可以忽略背景和目標內部的紋理以及噪聲干擾的影響，對邊緣進行細化并進行連接，解決那些不能依靠亮度建模而檢測出來的紋理邊界。
輪廓檢測也有一些方法，比如使用專門設計的檢測算子等。通過使用這些算子，可以生成更好的臉部特征，有利于后續的計算和比對。
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