我DK环境中，opencv安装的4.2.0，而python版本的人脸识别案例部看错误的提示其一些依赖包的应该是4.1.0的版本，要是不重新安装4.1.0版本的opencv，请问该怎么样改动呢？

我想问一下能够用modelarts和Android studio能够连接起来实现在手机上进行人脸识别吗？

之前已部署成功的人脸识别应用，现再次部署时，执行Deploy common libs ... 一直被卡住，请问如何解决？

昨天，我们推送了codelabs畅玩第一期，得到了读者朋友们的大力支持，他们赶紧来到活动主帖，开始了codelabs畅玩之旅。很快，论坛主帖下面就排起了长队，满满都是参与者的胜利成果！我们一起来围观一下！【通过园区BO快速搭建视频应用】【通过平台资产快速搭建园区AI应用】同样是codelabs，比起第一个视频应用，玩第二个人脸识别的开发者显然更多！这是为什么呢？而且，这些活动成果，渐渐地跑偏了~看了这些作品，我们不禁感叹现在的开发者们不仅有技术能力，还有满满的文艺才华！而且，评论里也出现了不少对本次活动的好评，让我们大受鼓舞。保温杯如此诱人，动动手指10分钟就到手了！畅玩codelabs的开发者越来越多，数显保温杯一只一只地在减少。还没开始参与的开发者抓紧时间了，我们继续开放活动链接，在华为云@智慧园区，等你！点击这里即可参加！

发帖内容：发文的版块名：问题求助发文的标题名：【已解决】人脸识别项目-检测框无法对齐人脸 / facial recognition帖子内容链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-27302-1-1.html

问题描述：我根据示例项目密集人群数目统计的Python示例（项目链接为https://gitee.com/Atlas200DK/sample-crowdcounting-python），尝试构建自己的人脸检测Python程序（完整项目在附件，测试视频为１.mp4, 因为上传文件大小限制，没有上传），但是无法检测到人脸，推理出的结果为None，模型推理结果为None，输入为inputTensorList是有数值的，类似为<hiai.nntensor_list.NNTensorList object at 0xfffef30795d0>但是经过resultList = graphHandle.proc(inputTensorList)resultList为None , 查看log如下图所示，详情见附件。这个问题，我在尝试示例头部姿势识别python时也遇到过（项目链接为https://gitee.com/Atlas200DK/sample-README/tree/master/sample-headposeestimation-python），也是无法检测到人脸，查看log得到的错误也是类似，好象是model inference　fail 和input　size错误，不知道怎么回事？请帮忙看一下，谢谢。

Mind Studio上拖拽图形编程的时候，推理出来的参数如何传递给后面呢？比如在人脸识别项目中，人脸检测得到的人脸的坐标如何传递给图片预处理模型，使其能根据坐标剪裁出人脸呢？

尝试了人脸识别案例（https://github.com/Atlas200dk-test/sample-facedetection）分析, 但presenter显示的画面和camera会有5到10秒的时间差, 照理说应该是实时realtime的没错吧？研究很久都找不到原因, 请问有没有什么可以加速推理的模块可参考,我使用的是atlas 200dk

执行人脸识别https://gitee.com/Atlas200DK/sample-facedetection案例，部署环境bash deploy.sh 192.168.1.2 internet时报错ERROR: install python3 libs failed, please check your env.

欧盟日前在布鲁塞尔公布了一系列数字转型计划，并出台了两份关于如何使欧洲适应数字时代总体规划的文件《人工智能白皮书》与《欧洲数据战略》。该规划旨在促进欧洲在人工智能领域的创新能力，推动道德和可信赖人工智能的发展。此前有媒体透露“草案建议3至5年内禁止人脸识别技术应用于公共场所，目的是留出更多时间评估技术风险”。同时，欧盟将对AI应用进行监管，包括对企业利用AI技术监督的方式。这将对许多行业产生重大影响，特别是谷歌、Face book和苹果等在AI技术上投入巨大的科技巨头，这也导致硅谷企业高层密集前往布鲁塞尔与欧盟高官会谈。AI白皮书据了解，《人工智能白皮书》由政策框架和未来监管框架要素两部分组成。白皮书指出，面对AI带来的机遇和挑战，欧盟需要坚持欧洲价值观，以自己独特的方式推动AI的发展和部署。欧盟委员会致力于推动AI科技创新，保持欧盟AI科技的领先地位，确保新技术为全欧洲服务，在提升人们生活质量的同时尊重相关权益。分析人士指出，欧盟此举不仅是为了补充科技短板，也是为了抢抓数字时代的全球规则主导权。《人工智能白皮书》中构建了一个卓越的、可信赖的人工智能体系框架，围绕“卓越生态系统”和“信任生态系统”两个方面的建设展开。此前媒体透露的，3至5年人脸识别应用限制条款并未出现在正式版的白皮书中。欧盟规划通过公私部门合作调动整个产业链资源，建立正确的激励机制，以加快人工智能部署。并表示，欧洲需要大幅提高人工智能研究和创新领域的投资水平，目标将在未来10年中，每年帮助欧盟吸引200亿欧元的AI技术研发和应用资金。但由于人工智能系统非常复杂，某些情况下可能存在重大风险，对于投资的监管路径设立双重目标：一是推动AI进步；二是应对在使用AI过程中产生的相关风险。欧盟认为建立信任至关重要，在一些高风险领域需要清晰的规则。欧盟将继续执行严格的消费者保护规则，以解决不公平的商业行为，并保护个人数据和隐私。欧洲数据战略欧盟委员会发布文件表示，合理地使用数字技术将使企业和民众在多方面受益，在未来的5年的数字化转型方面，欧盟委员会将聚焦三个目标：让技术为人服务、公平和有竞争力的经济环境以及开放、民主、可持续发展的社会。欧洲数据战略的长期目标是确保欧盟成为“数据赋能”社会的榜样和领导者。为了实现这一目标，欧盟计划建立统一的数据市场，解锁尚未得到利用的数据，使数据能够在欧盟范围内流动，实现产业、学术、政府等部门共享。同时结合人工智能发展中带来的机遇，欧洲将加强产业和技术能力建设，并采取相应措施使得欧洲成为全球数据中心，将欧洲打造成为成为世界上最具吸引力、最安全、最动态的数据经济体。写在最后随着人工智能的不断进步，道德标准与创新之间的矛盾也逐渐达到峰顶。谷歌CEO曾表示：“AI太过重要，必须受到监管，人们非常担心AI造成的潜在负面后果，公司不能仅仅建立新技术，而放任市场力量来决定如何使用它。”相反的是，莫斯科则选择采用俄罗斯NtechLab公司提供的人脸识别技术，在城市间“大规模”部署了实时人脸识别系统。AI技术是当下全球科技竞争主动权的重要砝码，也是推动科技发展、生产力整体提升的关键战略。但我们也应该清楚，风筝是因为有束缚，才能飞的更高。

1.   开发环境准备1.1 硬件环境准备（1）一部支持HUAWEI AR Engine的手机，对于FaceAR需要使用Mate20/30 Pro带有深度相机的手机。1.2 软件环境准备（1）手机EMUI版本9.0以上。（2）Unity 2017.4LTS 及以上版本。（3）前往华为开发者网站下载最新版本的UnitySDK，其格式为：Huawei_AR_Engine_UnitySDK_v*.unitypackage。（4）在华为应用市场搜索“华为AR Engine”并下载安装。 2. 基于HUAWEI AR Engine Unity SDK开发AR应用2.1 导入unitypackage新建unity项目，导入HUAWEI AR Engine Unity SDK_vx.x.x.unitypackage，可参考Unity SDK接口说明书进行开发。连接地址如下:https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/overview/HUAWEI_AR2.2 FaceARHUAWEI AR Engine在支持的设备上可以实时识别人脸，人脸的微表情以及人脸模型。当应用为ARSession配置 HuaweiARUnitySDK.ARFaceTrackingConfig ，引擎将实时检测并返回预览中的人脸HuaweiARUnitySDK.ARFace。 目前仅支持单个人脸的检测。  1)会话管理关于会话的启动、暂停、恢复和停止，请参考WorldAR中的 会话管理 。 ARFaceTrackingConfig的创建方式如图：                                                  ARFaceTrackingConfig的配置面板如下：   应用在使用时，需要设置EnableDepth，在支持的手机上，启动深度以便实现人脸识别和跟踪。关于手机是否支持的判断，请参考 HuaweiARUnitySDK.ARSession.Config(ARConfigBase)的使用.ARFace获取的关键代码如下： ARFrame.GetTrackables<ARFace>(m_newFaces, ARTrackableQueryFilter.NEW);for(int i=0;i< m_newFaces.Count; i++){    GameObject faceObject = Instantiate(facePrefabs, Vector3.zero, Quaternion.identity, transform);    faceObject.GetComponent<FaceVisualizer>().Initialize(m_newFaces[i]);}2)ARFace主要类说明关于ARFace的数据获取和使用详情请参考 HuaweiARUnitySDK.ARFace。 类 HuaweiARUnitySDK.ARFace 继承关系图如下: 类ARFace中的主要数据结构说明enum BlendShapeLocation定义了64个华为AR Engine所支持的微表情；包含：眉毛，眼皮，眼球，脸颊，嘴巴，舌头，下巴等的动作捕捉。 类ARFace中的主要成员函数说明GetBlendShape()获取人脸的微表情，返回人脸的微表情和值的字典。GetBlendShapeWithBlendName()获取人脸的微表情，返回人脸微表情字符串和值的字典。GetFaceGeometry() 返回人脸的3D Mesh。该Mesh基于一个人脸坐标系，该坐标系的原点位于人头模型的中央。GetPose( 获取到 该原点在Unity相机坐标系下的位姿。  2.3 获取ARFace的数据传到Unity人物模型在上述工程中找到Assets->Examples->Common->Visualizer->FaceVisualizer.cs文件；在 “FaceVisualizer.cs”文件中定义StringBuilder sb = new StringBuilder();在update函数中var blendShapes = m_face.GetBlendShapeWithBlendName();语句下面加入以下代码，拿到人脸表情的数据: foreach(var bs in blendShapes){  sb.Append(bs.Key);  sb.Append(": ");  sb.Append(bs.Value);  sb.Append("\n");                } 自己动手编写Socket Client函数将上述sb发送给自己的VTuber Server端，同时也是Socket Server端。VTuber Server接收到表情的BlendShapeName及Value后，将对应的BlendShape值赋给自己模型脸部上对应的BlendShape上。复制语句残参考如下代码：skinnedMeshRenderer.SetBlendShapeWeight(pair.Key, pair.Value); 备注：Socket Client端代码、Socket Sever端代码需要自己来写

使用C60 SDK,做人脸识别考勤系统，识别人脸成功后的回调信息中，carId域的信息为**，以前C20 SDK就有正确的值。请问怎样获得正确的carId值？

我在部署人脸检测模型ssh时在模型转换的时候遇到了一些问题如图：出错的层的配置如下：我之前看论坛，有人说现在Deconvolution层转换只能支持group参数为1，不知道是不是这个原因，求解答。

我现在转换模型时关闭了aipp，如图：然后使用opencv对图片进行预处理，代码如图推理代码如下:但是当我将预处理得到的图像金字塔输入时，我查看LOG，发现报错为:意思是输入尺度和模型要求的尺度不一致，我该如何修改，才能让转换的模型支持多个尺度的图片。

我在处理MTCNN的第一个级联网络时，需要将输入图片resize成不同尺度和规模的图片金字塔进行输入，我使用mind studio对第一个网络进行模型转换，参数配置如下图:我对图片继续预处理时，处理代码如图:但我在模型推理的时候，发现我只有将图片的宽设置成128，高设置成16，也就是图中转换的时候YUV420_U8对应的大小，才能正常计算，否则其他的尺寸会报输入尺寸与模型需要的尺寸不匹配。我的网络在caffe框架下结构如下：这个网络全部由卷积层构建，我在caffe下使用时，只要输入图片大小宽和高都大于等于12，就可以输出不同大小的feature map，我想问，在altas 200Dk上怎么才能支持多种尺度的图片输入。