通过设备上摄像头，对人脸进行检测并跟踪，并对跟踪到的同一个人脸挑选较正的人脸进行检测并得到相应的特征点和特征向量，与数据库中人脸进行比对，判断是否有该人脸。这里运用到的算法大致有人脸检测、人脸比对、人脸跟踪和人脸姿态判断。人脸检测是通过mtcnn方法，大致可通过P-Net、R-Net、和O-Net三层网络结构来进行实现。人脸比对是insightface方法来进行实现的。即通过对人脸检测中的5个特征点，得到相应的特征向量，并进行归一化，再对两个人脸的特征向量进行求解，得到一个相似度，这里设置阈值为0.5，最终通过相似度和阈值来判断两张人脸是否为同一个人。人脸追踪是基于mtcnn人脸检测和模板匹配来进行实现的。首先通过mtcnn检查到的第一帧人脸位置，根据检测结果对人脸跟踪进行初始化。接着通过模板匹配对人脸进行初始预判，再结合mtcnn中O-Net网络来来实现人脸跟踪。最后就是对视频流进行定时检测，即对更新部分加入一个定时器来对人脸进行定时检测，判断是否有新的人脸加入。 人脸姿态判断是通过人脸跟踪时检测到面部5个关键点，通过关键点的相对位置关系来判断人脸的姿态。