面部识别既可以在服务器上工作，也可以 電話名單 在用户交互的设备上工作。例如，当您将照片上传到 Facebook 时，算法在服务器端运行；另一方面，使用面部解锁设备的识别系统必须在客户端运行。那么哪个选项更好呢？
老实说，这不是哪个更好的问题。服务器系统和客户端系统都有各自的优点；在实践中，企业使用混合系统。建议在服务器端训练模型，训练数据和计算资源不受限制。模型训练完成后，就可以打包并部署在客户端，这样既提高了系统速度，又保护了用户隐私。
，这在某些情况下可能很糟糕或不可接受。同时，将所有内容存储在客户端会导致模型较弱。
人脸识别准确率如何？
在人脸识别中，准确性是一个有点误导性的术语。主要原因是它是一个模糊问题，涉及各种扭曲的输入（光线不佳、面部被头发部分遮挡、相机质量等），甚至是欺骗性的输入（稍后会详细介绍！）。因此，用于面部识别的神经网络必须针对特定任务进行定制，这限制了它们的能力。因此，虽然工业面部识别系统可能拥有 100% 的准确率（它经常这样做），但当要求识别人群中照片中的面部时，同一系统的准确率可能高达 20% 。
在一项研究中，某种类型的面部识别算法能够达到 98.52% 的准确率，高于人类在同一测试中达到的 97.53% 的准确率。在另一项法医研究中，人类判断和算法的结合在某些情况下产生了最佳结果。
最重要的是，对于有针对性的、明确定义的任务，面部识别是我们拥有的最好的工具。
