人脸识别服务 FRS

什么是 人脸识别 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。人脸识别以开放API（Application Programming Interface，应

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预处理模块简介 hilens::Preprocessor类 硬件加速的预处理器 #include <media_process.h> 析构函数 ~Preprocessor() virtual hilens::Preprocessor::~Preprocessor() 父主题： 预处理

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换盘预处理 本地盘换盘预处理（磁盘增强型实例） 本地盘换盘预处理（超高I/O型实例） 本地盘换盘预处理（裸金属类型实例） 父主题： 事件管理

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实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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接近正态分布。 添加预处理方法后，勾选添加预处理方法的字段，然后单击列表下方的“批量刷新分布”按键预览预处理结果，查看是否符合预期并进行预处理方法调试。直到预处理结果符合预期结果，则单击列表下方的“保存并执行”按键执行预处理。 图5 添加预处理方法 执行预处理结束后，页面跳转到作

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学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。

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从图1 crop/resize运行示意图中可以看到，crop/resize输出的图像是经过align_up对齐的，这种对齐会导致部分图像是经过padding的，就不是原始模型需要的输入。为了得到希望输出的图片，可以经过将这部分数据拷贝出来，放在一个新的缓冲区输入到模型推理模块，但这样引入了数据拷贝的开销。为了降低这类开销，框架提供了机制，

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数据集样例 数据预处理通常被用于评估和预测场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 存在未参与其他预处理作业的结构化数据集，且在创建数据集时已定义字段的分布类型。注意预处理作业对数据集的发布状态无要求。

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plt.show() 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通

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华为人脸识别 华为人脸识别连接器基于华为云人脸识别服务集成开发，包含“人脸检测”、“人脸比对”、“人脸搜索”和“活体检测”等执行动作。 表1 华为人脸识别连接器 执行动作 使用说明 人脸检测 人脸检测是对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。如果照片中

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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人脸识别认证注意事项 请使用前置摄像头，录制3秒左右的人脸视频，同时在录制过程中，需点头1次（点头幅度在15°~30°为宜）。视频录制成功后，系统进行活体检测及 人证核身 校验，校验通过立即完成认证。 请不要试图用影像资料代替真人视频进行实名认证，否则系统会自动判定并对非真实本人的认

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从图1 crop/resize运行示意图中可以看到，crop/resize输出的图像是经过align_up对齐的，这种对齐会导致部分图像是经过padding的，就不是原始模型需要的输入。为了得到希望输出的图片，可以经过将这部分数据拷贝出来，放在一个新的缓冲区输入到模型推理模块，但这样引入了数据拷贝的开销。为了降低这类开销，框架提供了机制，

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署的预处理操作。 对于包含本地盘的实例，实例重部署操作会丢失所有本地盘上的数据，如果无需保留本地盘上的数据，可通过本操作实例重部署预处理。 如果需要保留本地盘上的数据，请勿授权，结束操作并联系技术支持进行处理。 操作步骤 实例重部署预处理，即在实例的/etc/fstab配置文件中为所有数据盘增加nofail参数。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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