人臉識別主要是收集面部的哪個部位？我覺得這應(yīng)該和人臉識別的算法有關(guān)，可以固定識別也可以找到最好的部分進行識別。以蘋果手機為例。蘋果手機人臉識別的特征部分并非每次都是固定的。這是一個學(xué)習(xí)的過程。例如，如

人臉識別主要是收集面部的哪個部位？

我覺得這應(yīng)該和人臉識別的算法有關(guān)，可以固定識別也可以找到最好的部分進行識別。

以蘋果手機為例。蘋果手機人臉識別的特征部分并非每次都是固定的。這是一個學(xué)習(xí)的過程。例如，如果你不戴口罩注冊人臉識別，他會在你每次面對手機時解鎖。當你注冊時，手機會抓取你整個臉部數(shù)百萬個特征點，每次需要解鎖一定數(shù)量的特征點，但當你戴上口罩時，解鎖失敗。有趣的是，當你用面具解鎖數(shù)百次失敗時，他會突然成功。此時，手機使用的特征點僅為臉部的一半。手機學(xué)習(xí)成功了，他可以用你一半的特征點解鎖，也就是說識別成功了。這說明只要有正確的識別，他就會優(yōu)化特征點的輸入。這可能是程序錯誤，只能由蘋果的設(shè)計師來解釋。

無論人臉識別的哪一部分，都取決于程序和算法的設(shè)計。它不是一個固定的位置數(shù)，它可能是數(shù)百個點，不斷優(yōu)化。

人臉識別跟人臉檢測有什么區(qū)別？

人臉檢測是確定圖像或圖像序列（如視頻）中是否有人臉。如果有人臉，則會返回人臉的大小、位置等信息。人臉識別是在假設(shè)圖像或圖像序列中存在人臉的前提下，根據(jù)人臉的特征判斷人的身份等信息。在早期，人臉檢測作為一個人臉識別過程出現(xiàn)。但是目前人臉檢測的應(yīng)用遠遠超出了人臉識別的范疇。人臉檢測在數(shù)碼相機、監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)、機器視覺、模式識別等領(lǐng)域具有重要的現(xiàn)實意義和理論意義。參考文獻：《人臉識別：原理、方法與技術(shù)》，王英輝主編，科學(xué)出版社；圖像中的人臉檢測：綜述：楊明萱，J.kriegman，Ahuja，IEEE Trans a on PA and machine intelligence