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aipp后，模型转换就失败了：aipp的配置：图形化界面操作aipp对应的配置文件内容：错误信息：请问下这个问题是什么原因，该如何解决？
人脸特征提取函数——face_landmarks face_landmarks( face_image , face_locations=None, model=“large” ) 给定一个图像，提取图像中每个人脸的脸部特征位置 参数： face_image ：输入的人脸图片 face_locations
face2_base64、face2_url、face2_binary三个参数中至少选择一个，读取优先级从前到后依次降低。如：同时选择了以上三个参数，则以face2_base64图像为准。 注：face1图像与face2图像须保证相同格式，具体调用请参考调用示例。
人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。 1参考模板法 首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸。 2人脸规则法 由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸
介绍 基于人脸图片中可能存在的畸变、摩尔纹、反光、倒影、边框等信息，判断图片中的人脸是否来自于真人**，有效抵御纸质翻拍照、电子翻拍照以及视频翻拍等各种攻击方式。静默**检测支持单张图片，不支持多人脸图片。约束限制只支持识别JPG、PNG、JPEG、BMP格式的图片。application
rt 这真是令人困惑
人脸识别服务（Face Recognition Service，简称FRS），是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别的一种智能服务。
）、免费、跨平台（适用于 Windows、MacOS 和 Linux ）、使用简单的面部识别库（是 face_recognition 的 C# 移植版本）。
{ aipp_mode : dynamicrelated_input_rank :根据实际需要填写max_src_image_size: 根据实际需要计算填写support_rotation: 根据实际需要填写}2.在工程中编写AIPP的创建，参数设置与调用的相关代码AIPP的业务逻辑可以参考
又找不到包的警告，求助！！！
【功能模块】动态AIPP，DDK版本是1.3.11B902【操作步骤&问题现象】1、按照昇腾Matrix API参考文档开发动态AIPP功能代码，发现处理结果不正确。2、去掉AIPP转模型，使用软件将RGB图像减均值归一化的结果是正常的，但模型推理耗时非常大。
下载不了
上述过程在实现上可能会很复杂，但是对于大多数的人脸识别应用而言，大致的思路是相同的。将上述内容归结为人脸识别系统构建的一般方法，我们将在后续的内容中以这样的思路进行人脸识别系统的设计与实现。
@[TOC](python人脸识别) 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。每逢谈到人脸识别技术，就会想到人工智能，近年来，人工智能的发展成为当代技术革命的一部分。
facenet 进行人脸识别测试 1.简介：facenet 是基于 TensorFlow 的人脸识别开源库，有兴趣的同学可以扒扒源代码：https://github.com/davidsandberg/facenet 2
人脸识别提供了Web化的服务管理平台，即管理控制台，以及基于HTTPS请求的API管理方式。人脸识别以开放API的方式提供给用户，用户需要将人脸识别集成到第三方系统后才可使用。
特征脸算法进行人脸识别的主要思想是将输入的人脸图像描述为“特征脸”的线性组合，不同的人脸特性用构成该种线性组合的系数来描述，其关键技术就是主成分分析----PCA。 人脸识别中用于描述人脸图像的向量维数都比较高，因此牛人就想到了用PCA进行降维。
图片人脸识别视频人脸识别 概述 OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大.
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