人脸识别（Face Recognition）基于图像或视频中的人脸检测、分析和比对技术，提供对您已获授权前提下的私有数据的人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块。可以为开发者和企业提供高性能的在线API服务，应用于人脸AR、人脸识别和认证、大规模人脸检索、照片管理等各种场景。

人脸检测与五官定位能力可以检测图片中的人脸并给出每张人脸精准定位和105个关键点信息。输出人脸数量、人脸矩形坐标、人脸姿态、双瞳孔中心坐标、人脸置信度列表等信息，支持人脸遮挡、光照、模糊度、姿态、噪声综合质量评分，支持检测含有多张人脸的照片多种姿态角度判断。

人脸检测与五官定位

识别您已获授权的图像中是否有人脸并给出人脸区域，进行人脸检测后返回检测到的人脸矩形框坐标。可支持最多上千个人脸的同时检测，支持平面360度旋转人脸检测，支持左右最大90度侧面人脸检测。同时毫秒级提取图像中的人脸五官关键点，识别人脸105个关键点定位。

人脸属性识别

在已获授权的人脸检测基础上，识别各个检测人脸的性别（男/女）、年龄、表情（笑/不笑）、眼镜（戴/不戴）四种属性。返回人脸的1024维深度学习特征，基于这个特征并按照特征比较规则，用户可实现高性能的人脸识别。我们的算法在公开测试集lfw上达到了业内排名前三的识别精度。

人脸比对1:1

基于已获授权输入的两张图片，可检测两张图片中的人脸，并挑选两张图片的最大人脸进行比较，判断是否是同一人。同时返回这两个人脸的矩形框坐标、比对的置信度，以及不同误识率的置信度阈值。

人脸搜索1:N

基于已获授权输入的图像或视频，与客户经授权所拥有的注册库比对，实现1：N的人脸识别。适用于人脸登录、VIP人脸识别等无需刷卡验证的场景。提供sdk调用方式，支持无交互式或动作活体检测，支持多平台，CPU、GPU计算模式，灵活部署。通过海量数据样本训练，CNN网络模型的不断训练和调优，兼顾效率和精度的身份对比网络。

产品优势

识别精准度高

人脸检测识别等算法精度处于业内领先水平

识别效率高

支持实时识别

服务定制化

服务与SDK相结合，根据客户需求快速定制开发

解决方案

全力打造解决方案，根据客户需求快速定制开发

身份验证刷脸识别方案

基于客户已获授权的图像或视频输入进行检测，与客户已获授权拥有的注册库比对，实现1：N的人脸注册库比对，或与证件比对，实现1：1的人脸证件比对。适用于人脸登录、VIP人脸识别、人脸通关等无需刷卡验证的场景。

技术优势

1.提供sdk、api调用方式，支持多平台，CPU、GPU计算模式，灵活部署；

2.支持无交互式或动作防欺骗检测；

3.经海量训练数据，CNN网络模型的不断训练和调优，兼顾效率和精度的身份对比网络；

4.识别精度高，千人注册级别，业内领先水平。

交互式防欺骗检测方案

通过已获授权的人脸特征点定位跟踪识别 ，进行3D人脸重建估计、识别摇头、 眨眼、张嘴等动作，判断是否为真人。在安检、APP等场景进行安全身份验证时使用。

技术优势

1.支持多平台，CPU、GPU计算模式，灵活部署；

2.基于CNN深度学习网络，实现人脸检测和特征点定位拟合3D人脸模型，完成姿态和动作估计；

3.实时完成检测，精度处于业内领先水平。

阿里云视觉智能开放平台基于达摩院自研的人脸人体分析技术，提供人脸检测与五官定位、人脸属性识别、人脸比对、人脸搜索、人体检测、人体属性、行为分析等多种功能，为开发者和企业用户提供高性能高可用的人脸人体识别服务。广泛应用于数字门店、楼宇门禁、身份识别、互动娱乐、IPC摄像头、内容广告等领域。

人脸检测

人脸检测与五官定位

识别图像中是否有人脸，进行人脸检测后返回检测到的人脸矩形框坐标。

人脸属性

人脸属性识别

在人脸检测基础上，识别各个检测人脸的性别（男或女）、年龄、表情（笑或不笑）、眼镜（戴或不戴）四种属性。

表情识别

检测和识别输入图片中人脸的表情。表情种类为：neutral（中性）, happiness（高兴）, surprise, sadness（伤心）, anger（生气）, disgust（厌恶）, fear。

人脸编辑

人脸修复增强

对输入的人脸图像进行检测，然后对人脸进行裁剪、对齐、细节增强，最后再融合回原图。

人脸美颜

对图像中的人脸进行美颜，包括磨皮、美白、去除黑眼圈、法令纹等。

人脸滤镜

人脸滤镜是1种转换图片整体风格的滤镜。当前支持的风格效果包括：向日葵。

人脸美型

美型是指对人脸的轮廓和五官进行调整。

人脸信息脱敏

对输入图像中的人脸进行模糊处理，输出脱敏后的图像。

人物动漫化

可以将1张人物图像进行转换处理，生成二次元卡通形象，并返回卡通化后的结果图像。

人像素描风格化

可以对人物图像自动裁剪其头部区域，生成大头照下的素描画效果。

智能瘦脸

输入1张人物图像，自动检测并分析人脸五官特征，生成脸部五官调整瘦脸后的图像。当图像中包含多人，最多可处理3张人脸。

智能美肤

输入1张人物图像，自动进行脸部区域匀、去斑等），以及全身皮肤区域美白，同时尽可能的保留皮肤质感。支持多人图像处理。

图像人脸

可以对人物图像中头部以外区域进行优化，使其出呈现更符合大众审美的体态，让人体看起来更高挑、miao条和精致，同时保持身体线条流畅、弧度自然、力度适中。支持多人和不同体态（全身、半身）的处理。

图像人脸融合模板增加

可以将已通过内容审核的人脸图像，作为人脸融合的模板，供图像人脸融合功能使用。

图像人脸模板查询

可以查询已创建的人脸模板。

图像人脸模板删除

可以删除已创建的人脸模板。

人体识别

手势关键点检测

获取手势的二十一个关键点信息。

人体姿态关键点

获取人体的十八个关键点信息。

人体检测

检测图像中的人体。

动作行为识别

识别视频和图像中的人体动作行为，并返回识别后的行为类别。当前可以识别的行为类别包括：举手、吃喝、吸烟、打电话、玩手机、趴桌睡觉、跌倒。

人体计数

识别输入图片中的人脸数量。

人体结构化属性

检测图片中人体的属性，具体功能包括人体检测以及属性预估。例如：性别，年龄，朝向，帽子，眼镜，包，衣服，颜色等。

行人区域进入检测

基于深度学习算法，检测视频监测周界或区域是否有人员入侵。

静态手势识别

可以识别图片中的手势动作等。

线上监考

对线上考试的考生行为进行识别，支持屏幕聊天工具检测和考生状态检测。

指纹提取

可以对输入的一张手指拍照图像自动定位其手指区域，并生成二值化黑白按压式指纹图像。

活体检测

人脸活体检测

检测输入图片中的活体对象（主要是人脸）来自直接拍摄或者翻拍。活体判断的前提条件是图片中有人脸。

视频活体检测

检测输入视频中的人脸来自直接拍摄还是翻拍。

红外人脸活体检测

可以检测红外图片中的人脸是否为来自认证设备端的近距离裸拍活体人脸对象，可广泛应用在红外设备人脸实时采集场景，满足红外人脸注册认证的真实性和安全性要求，判断的前置条件是红外图像中有人脸。

人脸识别

公众人脸识别

识别图片中的多个公众人脸信息。

明星识别

识别图像中的明星人物。

人脸比对1:1

基于输入的两张图片，可检测两张图片中的人脸，并对两张图片中的最大人脸进行比较，判断是否是同一人。

创建人脸数据库

创建人脸数据库。

查看数据库列表

查看人脸数据库列表。

添加人脸样本

向人脸数据库中添加人脸样本数据。

查询人脸样本

查询人脸数据库中的人脸样本数据。

查询人脸样本列表

查询人脸数据库中的人脸样本列表。

更新人脸样本

更新人脸数据库中的人脸样本数据。

添加人脸数据

为指定数据库添加人脸数据。

人脸搜索

根据输入图片，在数据库中搜索相似的人脸图片数据。

删除数据库

删除指定的人脸数据库。

删除人脸

删除指定数据库中的人脸图片信息。

删除人脸样本

删除人脸数据库中的人脸样本数据。

口 \ 人脸比对1:1

基于您输入的两张图片，分别挑选两张图片中的最大人脸进行比较，判断是否为同一人。融合戴口罩生成、抗遮挡关键点定位、抗遮挡特征注意力三大技术优化，实现戴口罩时的极速人脸识别。

金融级人脸检测

人脸核身服务端

可以在服务端依据被验证的人名和身份证号码，请求身份验证的用户图像信息。

核身认证移动端请求

可以在移动端依据被验证的人名和身份证号码，请求身份验证的用户图像信息。

核身认证移动端查询

可以确认在证件合法且姓名匹配后，返回身份验证的用户图像信息

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术 (Biometric Recognition or Biometrics)。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

图片、视频流、摄像头

预处理

人脸检测

特征提取

特征对比

结果

生物识别包括人脸识别、语音识别、指纹识别、视网膜或虹膜识别。其中人脸识别是目前在身份认证或者身份查找应用中使用最广的生物识别技术。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，人们也比较熟悉这样的识别方式。不过，这种方式的缺点其实非常明显，光线的限制性非常大。随着技术发展，也出现了一些新的解决方案，

例如：三维图像人脸识别、热成像人脸识别等

PaddleDetection - 是个基于PaddlePaddle的目标检测端到端开发套件。

InsightFace - 是个基于PyTorch和MXNet的开源2D 3D深度人脸识别分析工具。

OpenFace -是个用于计算机视觉和机器学习的工具，能够进行各种面部识别检测。

face_recognition - 是个强大、简单、易上手的人脸识别开源项目。

deepface - 是python的轻量级面部识别和面部属性分析（年龄，性别，情感和种族）框架。

facenet - 是谷歌公司与 2015 年提出了基于深度学习的人脸识别系统。

CompreFace - 是领先的免费开源人脸识别系统。