現(xiàn)在的手機都是用人臉識別，能不能識別寵物的臉呢？不，生物光譜是不同的在許多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應(yīng)用程序不需要高性能。為什么Python效率這么低，還這么火？人工智能是一個大概念，具體落地

現(xiàn)在的手機都是用人臉識別，能不能識別寵物的臉呢？

不，生物光譜是不同的

在許多情況下，性能不是瓶頸。大約80%的應(yīng)用程序不需要高性能。

為什么Python效率這么低，還這么火？

人工智能是一個大概念，具體落地人工智能項目會聯(lián)系機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，這些框架大多是基于Python開發(fā)的，所以為了進一步人工智能項目的開發(fā)，Python語言的學(xué)習(xí)也是很有必要的

人工智能和python是什么關(guān)系？

至少有兩種解決方案。第一個是做一個人臉設(shè)計應(yīng)用系統(tǒng)，它傾向于實現(xiàn)整個設(shè)計的內(nèi)容；第二個是重點研究具體的識別模型算法。具體來說：

這種方案可以把竣工設(shè)計看作是一種工程實踐竣工設(shè)計。內(nèi)容涉及整個系統(tǒng)的設(shè)計，如BS架構(gòu)或CS架構(gòu)，如何采集人臉數(shù)據(jù)，搭建識別終端設(shè)備，后端服務(wù)器，數(shù)據(jù)庫設(shè)計，硬件拓撲和數(shù)據(jù)流設(shè)計等，具體的人臉識別模型訓(xùn)練和算法實現(xiàn)，可以使用開源程序，opencv、keras等Python庫都有開源的算法，可以用來滿足一般的需要，本文只介紹了算法的原理，不能重點對整個算法進行優(yōu)化。

該方案側(cè)重于具體的模型和算法實現(xiàn)。我們需要通過對現(xiàn)有算法的優(yōu)化，提出一種精度更高、模型訓(xùn)練速度更快或樣本量更小的算法。作為論文，必須給出具體的優(yōu)化指標(biāo)。例如，我們可以研究基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單樣本模型算法，以提高人臉識別的可靠性和準(zhǔn)確性。當(dāng)然，這些模型在Python或keras中有一些開源資源，建議使用OPENFACE，并實現(xiàn)了使用Python keras的情況。GitHub地址是：https://github.com/iwantooxoxox/Keras-OpenFace