今天道尔智控就给我们广大朋友来聊聊天诚的人脸识别算法,以下8个关于人脸识别算法top10的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
人脸识别sdk失败是什么意思
本文最佳回答用户：【得天独厚】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【天诚的人脸识别算法】的相关内容！
贡献者回答SDK 就是 Software Development Kit 的缩写，就是“软件开发工具包”。这是一个覆盖面相当广泛的名词，可以这么说：辅助开发某一类软件的相关文档、范例和工具的集合都可以叫做“SDK”。具体到我们这个系列教程，我们后面只讨论广义 SDK 的一个子集——即开发 Windows 平台下的应用程序所使用的 SDK。
为了解释什么是 SDK 我们不得不引入API、动态链接库、导入库等等概念。 首先要接触的是“API”，也就是 Application Programming Interface，其实就是操作系统留给应用程序的一个调用接口，应用程序通过调用操作系统的API 而使操作系统去执行应用程序的命令（动作）。其实早在 DOS 时代就有API 的概念，只不过那个时候的 API 是以中断调用的形式（INT 21h）提供的，在 DOS 下跑的应用程序都直接或间接的通过中断调用来使用操作系统功能，比如将 AH 置为 30h 后调用 INT 21h 就可以得到 DOS 操作系统的版本号。而在 Windows 中，系统 API 是以函数调用的方式提供的。同样是取得操作系统的版本号，在 Windows 中你所要做的就是调用 GetVersionEx() 函数。可以这么说，DOS API 是“Thinking in 汇编语言”的，而 Windows API则是“Thinking in 高级语言”的。DOS API 是系统程序的一部分，他们
与系统一同被载入内存并且可以通过中断矢量表找到他们的入口，那么 Windows API 呢？要说明白这个问题就不得不引入我们下面要介绍得这个概念——DLL。DLL（又是一个缩写，感觉 IT 这个行业里三字头缩写特别多），即Dynamic Link Library（动态链接库）。我们经常会看到一些 .dll格式的文件，这些文件就是动态链接库文件，其实也是一种可执行文件格式。跟 .exe 文件不同的是，.dll 文件不能直接执行，他们通常由 .exe 在执行时装入，内含有一些资源以及可执行代码等。
所以，为了使用 API 函数，我们就要有跟 API 所对应的 .H 和 .LIB文件，而 SDK 正是提供了一整套开发 Windows 应用程序所需的相关文件、范例和工具的“工具包”。到此为止，我们才真正的解释清楚了 SDK 的含义。
由于 SDK 包含了使用 API 的必需资料，所以人们也常把仅使用 API来编写 Windows 应用程序的开发方式叫做“SDK 编程”。而 API 和 SDK 是开发 Windows 应用程序所必需的东西，所以其它编程框架和类库都是建立在它们之上的，比如 VCL 和 MFC，虽然他们比起“SDK 编程”来有着更高的抽象度，但这丝毫不妨碍它们在需要的时候随时直接调用 API 函数。
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小区人脸识别门禁系统安全吗
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贡献者回答现在挺多小区都在使用人脸识别门禁，这是大势所趋，用对了品牌和产品就是安全的。
人脸识别门禁可以使用捷易物联，全国知名品牌。深圳市捷易科技有限公司成立于2013年，八年来一直专注于人脸识别一体机的自主研发、生产与销售。在人脸识别门禁信息安全方面，捷易科技充分考虑到了用户的担忧。捷易科技的人脸识别门禁机的所有数据都已经脱敏处理并存储在本地服务器，从源头上杜绝了数据泄露的可能性。捷易充分保障用户的知情权和选择权，为用户打造智能、绿色、安全的智慧社区。
人脸识别门禁的功能：
1、人脸捕获与跟踪功能
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
2、人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
3、人脸的建模与检索
可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
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智慧校园人脸识别系统收费
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贡献者回答1、人脸识别，课堂签到
上课点名、刷卡等方式都难以杜绝逃课现象，而人脸识别因为是基于生物识别基础，具有唯一性，无法让他人代替，所以在防逃课方面效果明显。
2、宿舍人脸签到管理
通过人脸宿管系统，在宿舍考勤时间内，自动识别记录学生归寝考勤信息，生成考勤报表。无需学生排队刷卡和设备操作，既节约了时间又避免了代打卡的行为。同时这些考勤报表能够便于学校和宿管老师、辅导员及班主任实时了解学生住宿信息。
3、刷脸借书
“人脸识别借书”,是出于校园读者相对单一、固定的考虑,利用生物识别新科技与图书馆服务相结合的成果,解决学生容易丢失借书证的问题，通过提前将个人信息保存到人脸识别系统中，以后读者无需携带借书证,只需“刷脸”立即可以借还图书和查询相关信息。同时可对师生出入图书馆借书信息进行记录、统计、分析，按不同权限对数据库进行操作，并可提供门禁记录查询、数据备份和数据打印输出等功能。
以上就是道尔智控小编解疑贡献者：（半阕词曲°）贡献的关于“智慧校园人脸识别系统收费”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，现在接着继续谈谈下文用户【宿命 Fatalism】解答的“戴口罩交警人脸识别系统”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
戴口罩交警人脸识别系统
本文最佳回答用户：【宿命 Fatalism】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【天诚的人脸识别算法】的相关内容！
贡献者回答在人脸识别领域中，佩戴口罩属于大面积人脸遮挡，一直以来都是公认难题，难点主要体现在：
第一，人脸识别算法主要依据人脸面部特征进行身份判定，佩戴口罩进行识别时，算法无法准确检测人脸位置、定位五官关键点，大大降低了识别效果。
第二，人脸识别算法使用的深度学习技术依赖海量的训练数据，短期内难以收集到大量佩戴口罩照片，并进行人工标注；
第三，人脸识别算法包含多重模块，佩戴佩戴口罩影响的不仅仅是人脸比对模块，还会影响到人脸检测、跟踪等多个模块，对整个系统带来很大的干扰影响。
基于原创技术积累，虹软视觉开放平台针对原有人脸识别算法模型进行了针对性升级，提升人脸可见区域权重，在局部特征增强方面设计了相应策略，如加强了对眼睛、眉毛等重点区域的识别，佩戴口罩下的人脸识别准确率达99.5％。
而在全新推出的“口罩佩戴检测算法”上，虹软视觉开放平台针对口罩种类丰富、佩戴位置多样等问题，在数据增强方面设计相应策略，提升了模型鲁棒性。该算法可有效识别是否规范佩戴口罩，如未佩戴口罩、错误佩戴口罩、用手或其他物体遮挡脸部等多种场景
以上就是道尔智控小编解答(宿命 Fatalism)分析关于“戴口罩交警人脸识别系统”的答案，接下来继续为你详解用户（音若蝶）贡献“为什么我们要重复好几次人脸识别”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
为什么我们要重复好几次人脸识别
本文最佳回答用户：【音若蝶】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【天诚的人脸识别算法】的相关内容！
贡献者回答人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，晓电晓受晓受晓晓晓多晓电晓米晓受晓联晓受晓零晓电晓受晓米晓多晓晓e少量惠量量e米惠d量晓晓受晓晓晓晓米晓晓多晓少米受在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术芳珐等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表受所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍：
第一阶段(受惠米联年~受惠惠零年)
这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的芳珐。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于受惠少晓年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段(受惠惠受年~受惠惠少年)
这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干伤业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。
美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”芳珐无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别芳珐。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)芳珐一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于受惠惠电年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的芳珐与基于模板匹配的芳珐的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的芳珐优于基于特征的芳珐。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别芳珐研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别芳珐的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。
贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别芳珐是这一时期的另一重要成果。该芳珐首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的芳珐变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该芳珐目前仍然是主流的人脸识别芳珐之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别芳珐以及近期的一些基于核学习的改进策略。
麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别芳珐。该芳珐通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的芳珐来进行人脸识别。
人脸识别中的另一种重要芳珐——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换【受电】特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化馊索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该芳珐的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该芳珐的扩展。
局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述芳珐，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已伤业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。
由美国国防部反技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于受惠惠联年，受惠惠多年和受惠惠米年组织了晓次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参家了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。
柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为电D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的芳珐进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。
总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别伤业公司。从技术方案上看， 电D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别芳珐是这一阶段内的主流技术。
第三阶段(受惠惠量年~现在)
FERET’惠米人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的伤业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于电零零零年和电零零电年组织了两次伤业系统评测。
基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别芳珐是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉芳珐进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的少幅同一视点图像恢复物体的晓D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的晓幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。
以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。
布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于晓D变形(晓D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别芳珐是这一阶段内一项开创性的工作。该芳珐在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在晓D形状和纹理统计变形模型(类似于电D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的芳珐对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更家有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该芳珐在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该芳珐的有效性。
电零零受年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的达到了每秒受多帧。该芳珐的主要贡献包括：受)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;电)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习芳珐;晓)采用了级联(Cascade)技术提高检测。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。
沙苏哈(Shashua)等于电零零受年提出了一种基于伤图像【受晓】的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。
巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的芳珐解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模芳珐的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别芳珐的发展。而且，这使得用凸优化芳珐来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。
FERET项目之后，涌现了若干人脸识别伤业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别伤业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT电零零零和FRVT电零零电。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT电零零电测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个伤业铲品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对晓少联晓少人受电受,多量惠 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为少晓%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER【受联】)大约为米%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT电零零电测试就表明：目前的人脸识别伤业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。
总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模芳珐、统计学习理论、基于Boosting【受多】的学习技术、基于晓D模型的人脸建模与识别芳珐等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。
总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更家深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模芳珐(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更家准确地逼近这些问题的正确答案。
以上就是道尔智控小编分享贡献者：（音若蝶）解答的关于“为什么我们要重复好几次人脸识别”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续热议下文用户【醉清辞】分析的“人脸识别系统主要识别的是什么?”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别系统主要识别的是什么?
本文最佳回答用户：【醉清辞】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【天诚的人脸识别算法】的相关内容！
贡献者回答人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。它集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术。人脸识别主要分四步完成：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别。 楼上已经很详细的说明了人脸识别的技术原理，这里不做过多赘述。
在人脸识别业界，拥有人脸识别技术核心实力，即是拥有自主知识产权的人脸识别SDK。人脸识别技术，可以看LFW榜和FDDB榜：face++ 99.5% , 商汤 Deepid3 99.53% ， 腾讯 Tencent 99.65% , 百度 Baidu 99.77%，颜鉴（ColorReco）99.64%，都是一线了，赶超国外的google 。之所以只列举这几家公司，是因为它们相比于其他公司，优势在于有自己的核心技术，而不是渠道商或传统厂商。值得一提的是，这些公司目前规模都不大，但却像谷歌、微软一样都有自己的人工智能研究院，紧密追随国际最新的科研成果。像前段时间很火的阿尔法狗，其工作原理是深度学习，这一技术其实在中国的这些公司里都已经拥有并投入商用了。
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（醉清辞）贡献的关于“人脸识别系统主要识别的是什么?”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，现在接着继续讲解下文用户【纸鸢引线丶】贡献的“苹果手机人脸识别不了是什么原因”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
苹果手机人脸识别不了是什么原因
本文最佳回答用户：【纸鸢引线丶】 ，现在由道尔智控小编为你解答与【天诚的人脸识别算法】的相关内容！
贡献者回答SDK
就是
Software
Development
Kit
的缩写，就是“软件开发工具包”。这是一个覆盖面相当广泛的名词，可以这么说：辅助开发某一类软件的相关文档、范例和工具的集合都可以叫做“SDK”。具体到我们这个系列教程，我们后面只讨论广义
SDK
的一个子集——即开发
Windows
平台下的应用程序所使用的
SDK。
为了解释什么是
SDK
我们不得不引入API、动态链接库、导入库等等概念。
首先要接触的是“API”，也就是
Application
Programming
Interface，其实就是操作系统留给应用程序的一个调用接口，应用程序通过调用操作系统的API
而使操作系统去执行应用程序的命令（动作）。其实早在
DOS
时代就有API
的概念，只不过那个时候的
API
是以中断调用的形式（INT
21h）提供的，在
DOS
下跑的应用程序都直接或间接的通过中断调用来使用操作系统功能，比如将
AH
置为
30h
后调用
INT
21h
就可以得到
DOS
操作系统的版本号。而在
Windows
中，系统
API
是以函数调用的方式提供的。同样是取得操作系统的版本号，在
Windows
中你所要做的就是调用
GetVersionEx()
函数。可以这么说，DOS
API
是“Thinking
in
汇编语言”的，而
Windows
API则是“Thinking
in
高级语言”的。DOS
API
是系统程序的一部分，他们
与系统一同被载入内存并且可以通过中断矢量表找到他们的入口，那么
Windows
API
呢？要说明白这个问题就不得不引入我们下面要介绍得这个概念——DLL。DLL（又是一个缩写，感觉
IT
这个行业里三字头缩写特别多），即Dynamic
Link
Library（动态链接库）。我们经常会看到一些
.dll格式的文件，这些文件就是动态链接库文件，其实也是一种可执行文件格式。跟
.exe
文件不同的是，.dll
文件不能直接执行，他们通常由
.exe
在执行时装入，内含有一些资源以及可执行代码等。
所以，为了使用
API
函数，我们就要有跟
API
所对应的
.H
和
.LIB文件，而
SDK
正是提供了一整套开发
Windows
应用程序所需的相关文件、范例和工具的“工具包”。到此为止，我们才真正的解释清楚了
SDK
的含义。
由于
SDK
包含了使用
API
的必需资料，所以人们也常把仅使用
API来编写
Windows
应用程序的开发方式叫做“SDK
编程”。而
API
和
SDK
是开发
Windows
应用程序所必需的东西，所以其它编程框架和类库都是建立在它们之上的，比如
VCL
和
MFC，虽然他们比起“SDK
编程”来有着更高的抽象度，但这丝毫不妨碍它们在需要的时候随时直接调用
API
函数。
以上就是道尔智控小编解答(纸鸢引线丶)贡献关于“苹果手机人脸识别不了是什么原因”的答案，接下来继续为你详解用户（狂影秋风）解答“人脸识别技术哪国最强”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别技术哪国最强
本文最佳回答用户：【狂影秋风】 ，现在由道尔智控小编为你分析与【天诚的人脸识别算法】的相关内容！
贡献者回答人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。使用摄像头或者摄像机采集含有人脸的图像或视频，自动检测图像信息和跟踪人脸，对检测到的人脸进行脸部的一系列相关分析技术。
多方维度进行综合判断对比选择符合自身需要的技术公司，可参考通过公司能否自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心，推出了一系列领先的人工智能技术，包括，人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶技术等等服务。
温馨提示：信息仅供参考，不作任何建议，如需人脸识别技术公司详情建议咨询相关专业人士。
应答时间：2022-01-18，最新业务变化平安银行官网公布为准。
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