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机器视觉蓬勃发展。在过去十年里，从图像识别到无人驾驶汽车，很多视觉技术都急剧增加。这些技术为人脸检测、面部识别、物体检测、图像分类、图像分割等增添了最先进解决方案。
面部识别是检测脸部任务。该技术的发展始于该技术的发展 20 世纪。从探寻逐渐 Haar-Cascade 特性到 Deep Face（一种用以人脸检测的深度学习方法）获得了很多进度。科研人员正在积极致力于提高这种模型准确性。
尽管训练更精准的模型是一个挑战，但将这些模型放到云中并访问他们是另一个磨练，即你需要一个单独基础设施来使用和维护你模型。
你可以在传送到相机的设备中布署模型，而非在云上维护模型。这需要修改和优化模型，以减少模型大小的运算量，以适应边缘设备里的可用资源。
“边缘”是指具有贴近数据收集的计算单元。它是一个并行架构，数据处理方法与原始记录源同样。该系统架构务必高效地应用可能不能持续传送到云的资源。其中一些是内嵌式设备、物联网设备、智能机器、平板、笔记本和感应器。
很多详尽可见：边缘计算是什么？它的重要性及其用例-成都纵横智控
想象一下，在安全摄像头的情形下，你需要继续监管每个人，并在全部有意过程中向警察发出警报，摄像头也不断向中央服务器发送直播流。如今，摄像机需要根据人类活动作出重要的决定。假如相机等候中央服务器处理数据并采取行动，是不行的。
尽管像 YOLO 这类算法推动了物体检测的过程，但当相机必须采用时， TB 级别数据发送到中央服务器，随后接纳回应，随后付诸实践，全面部分会有延迟！因而，大家必须完成设备自身的基本处理，例如何时付诸实践。边缘计算的目的是最大限度减少数据发送到云的延迟和成本
以下是运用边缘设备的优势
隐私：避免将全部原始记录发送至云主机进行存储和处理。
及时响应能力：反应速率可能是关键因素。
可靠性：即便与云主机终断联接，系统也能正常工作。
第一个摄像头 CPU 互动，CPU 将数据发送到云中。随后，图象被馈送到数控模型，最终被推送回控制系统。
面部识别 （FR） 它是一种依据人的面部特点，通过比较和关系来检测或鉴别者的身份的技术。
当他再次出现时，顾客会到数据库中注册其脸部，并进行检查和鉴别。
FR系统由三个阶段构成：
人脸检测：是指在图象或视频里定位脸部的地区。在这儿，您可以鉴别脸部以及脸部关键点。
脸部对齐：一旦检测出脸部和面部的关键点，这一关键点便会用于对齐脸部，便于解决图像中的透视失帧。
面部识别：将透视变换中常用的图象作为输入馈送到面部识别模型，并将其与数据库中的图象相符合。
机器视觉技术迅猛发展，面部识别作为其中的重要应用，历经了从传统方法到边缘计算的演变。边缘设备的引入，提升了隐私保护、响应速度和系统可靠性，使得面部识别能够在无云环境下高效运行。边缘计算的广泛应用，不仅优化了图像识别的效率，还为未来人工智能的普及奠定了基础。
