人脸检测算法有哪些？哪种需求的算力最低

目前常用的人脸检测算法有Haar级联分类器、基于深度学习的卷积神经网络（CNN）算法和基于深度学习的多任务框架（MT-CNN）算法。这些算法的算力需求不同，具体取决于具体的应用场景。其中，Haar级联分类器需求的算力最低。

相关问题

深度学习人脸检测算法有哪些

一些常见的深度学习人脸检测算法包括：

1. MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）：采用级联CNN结构，对图像进行多尺度、多任务检测。

2. Faster R-CNN：基于R-CNN的框架，引入了Region Proposal Network（RPN）进行目标区域的提取，再对区域进行分类和回归。

3. YOLO（You Only Look Once）：采用单个CNN网络完成人脸检测、分类和回归，速度较快。

4. SSD（Single Shot MultiBox Detector）：同样采用单个CNN网络进行多尺度、多框架目标检测，适用于各种场景的人脸检测。

以上仅是部分深度学习人脸检测算法，还有不少其他方法，具体选择应根据实际应用场景和数据来进行。

人脸疲劳检测算法有哪几种

目前常见的人脸疲劳检测算法包括以下几种：

1. 基于眼睛状态的疲劳检测算法：通过检测眼睛的开闭程度、频率等指标来判断疲劳状态。

2. 基于头部姿态的疲劳检测算法：通过检测头部的倾斜角度、姿态等指标来判断疲劳状态。

3. 基于面部特征的疲劳检测算法：通过检测面部表情、肌肉紧张程度等指标来判断疲劳状态。

4. 基于生理指标的疲劳检测算法：通过检测心率、皮肤电阻等生理指标来判断疲劳状态。

这些算法可以单独使用，也可以结合使用，以提高检测的准确性。