⼈脸识别android技术调研
官⽅原⽣实现⽅案：
developer.android.com/training/si…
developer.android.com/reference/k…
（静态图⽚检测）
developer.android.com/reference/a…
source.android.com/docs/securi…
- 优点：开发成本低，官⽅解决⽅案
- 缺点：⽆法区分设备具有并将使⽤什么类型的⽣物识别功能（⽆法区分指纹还是⼈脸） ，
⼿机⼚商对⾃⼰的⼈脸识别技术进⾏了优化和定制，不兼容Google 官⽅API，导致⽆法调起如华为，⼩⽶等系统⾃带的⼈脸识别，
⼿机⼚商推出带⼈脸识别⼿机的时间早于Google官⽅系统上⽀持⼈脸识别
Google机器学习
developers.google.com/ml-kit/visi…
firebase.google.com/docs/ml-kit…
免费：（基于google.mlkit.vision.face）
github.com/AnyLifeZLB/…
- 优点：有⼀定开发成本，基于Google机器学习模型，准确率相对可靠，可在离线⽆⽹络情况正常使⽤
- 缺点：毕竟不是靠硬件如3d雷达红外和传感器，软件算法⽆法突破硬件限制
原⽣适配各⼚商⽅案
（华为官⽅调⽤⼈脸识别⽂档）
developer.huawei.com/consumer/cn…
developer.huawei.com/consumer/cn…
- 优点：检测并使⽤各⼿机系统⾃带的⼈脸识别，准确性较⾼，识别速度快
- 缺点：开发成本较⾼，需要查看每⼀家需要适配的⼿机⼚商（有些⼚商没有相关⽂档如⼩⽶），
需要使⽤反射调⽤⾮官⽅API，后期维护成本⾼，随着各⼿机 ⼚商 系统版本升级，需要投⼊长时间的维护
OpenCV
- 优点： 开源，免费的机器学习库
- 缺点：多年前的⽅案，技术⽐较⽼，2018年就停⽌更新了，很多⽂档代码都是6-7年的，
三⽅⼤⼚SDK
付费：采⽤设备数或QPS数付费授权
face++： www.faceplusplus.com.cn/face-detect…
阿⾥云：help.aliyun.com/document_de…
腾讯：cloud.tencent.com/product/fac…
科⼤讯飞：www.xfyun.cn/doc/face/fa…
云从科技： ai.cloudwalk.cn/wiki/%E4%BA…
华为：section71324953512”>support.huaweicloud.com/productdesc…
- 优点：集成 三⽅SDK，使⽤简单，调⼀下接⼝，根据返回参数，验证⼈脸识别
- 缺点：都需要花钱，
