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“人脸比对（Face Compare）”是衡量两个人脸之间相似度的算法

人脸比对算法的输入是两个人脸特征（注：人脸特征由前面的人脸提特征算法获得），人脸识别系统，输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程，单次的人脸比对耗时*短，小区人脸识别哪家好，几乎可以忽略。

基于人脸比对可衍生出人脸验证(Face Verification)、人脸识别(Face Recognition)、人脸检索(Face Retrieval)、人脸聚类（Face Cluster）等算法。

人脸识别系统的发展

相比传统测温法，红外测量速度快，通常检测时间较短，检测率高，桐城人脸识别，测量过程中不需要和被测对象接触，不会因为消毒不*出现交1叉感1染的情况。将通过精1确单目活1体检测等方式在多种不同端、边、云设备上实时检测，在落地过程中做到*实用。在配合日常产品大规模落地过程中，已经针对口罩、墨镜、帽子、围巾等遮挡情况进行了优化和提升，在疫情袭来之际从容应对各种突然的变化，*终实现无接触快速预警。从检测开始到识别完成仅需 300ms，准1确率效果大于 90%，精1准判断未戴口罩人士。

“人脸聚类（Face Cluster）”是将一个集合内的人脸根据身份进行分组的算法。

人脸聚类也通过将集合内所有的人脸两两之间做人脸比对，再根据这些相似度值进行分析，将属于同一个身份的人划分到一个组里。

在没有进行人工身份标注前，人脸识别门禁，只知道分到一个组的人脸是属于同一个身份，但不知道确切身份。另外假设集合中有N个人脸，那么人脸聚类的算法复杂度为O(N2)。