咱们以视美泰的人脸识别通行治理模组所驳回的算法为例，来说明一下采集的是面部的哪个部位：
在人脸检测的基础上，对人脸关键点启动检测，关键包含眼角、眉毛尖端、嘴角、鼻尖等，每个特色点以图像坐标的方式来体现，特色点的数量的多少（比如21点、106点），可以表白不同精度的人脸变动。
视美泰驳回的人脸检测技术经常使用了基于级联回归的算法，联合深度学习的有关标定初始化，综合多个不同规范的多点数据集只是，使得同一个模型可以运行于不同数量的关键点检测，以保证更低的误差和更好地顺应性。
在往年疫情防控的不凡状况下，视美泰人脸识别通行治理打算在人脸识别算法方面着重优化了对眼部的检测，1：1比对识别率99.7%以上，1：N比对识别率96.7%以上@0.1%误识率，活体检测准确率98.3%@1%误拒率，人脸识别经过速度小于1秒，在佩戴口罩的状况下也能精准识别比对。
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