虹软人脸识别中人体检测用的什么算法

虹软人脸识别中人体检测使用的是基于深度学习的算法。具体来说，虹软人体检测算法使用了深度卷积神经网络（CNN）来对图像进行特征提取和分类。该算法先通过预处理对图像进行裁剪、缩放等操作，然后将图像输入到深度神经网络中进行特征提取和分类。在训练阶段，该算法通过大量的样本数据进行训练，从而得到高效准确的人体检测模型。在实时检测阶段，该算法可以快速准确地检测到图像中的人体。

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虹软人脸识别中人脸检测用的什么算法

虹软人脸识别中，人脸检测使用的是基于深度学习的算法，主要包括 Faster R-CNN 和 SSD 等。这些算法使用卷积神经网络（CNN）模型，通过对输入图像进行多次卷积和池化操作来提取特征，再利用这些特征进行人脸检测。虹软人脸识别还结合了多种技术，如图像增强、多尺度检测等，能够在不同场景下快速、准确地完成人脸检测任务。

虹软人脸识别中活体检测用的什么算法

虹软人脸识别中，活体检测使用的是基于深度学习的算法，主要是使用卷积神经网络（CNN）模型，通过对人脸图像进行多次卷积和池化操作来提取人脸特征，然后结合多种技术，如3D人脸建模、红外光线检测和眨眼检测等，来判断人脸是否为真实的活体。虹软人脸识别的活体检测算法还可以对不同的攻击方式进行检测，如照片、视频、3D面具等，能够有效地防止人脸识别被攻击和欺骗。