a.调研相关的学术论文，对业界最新的人脸模型进行速度和性能对比
b.模型落地部署，编写代码，将人脸检测模型从MTCNN升级为RetinaFace；
c.改造了人脸识别服务流程，保存人脸识别模型提取特征，根据不同人脸种子重要程度，采用独立阈值，提升召回准确率
结果：
人脸识别召回率提升60%，召回比例万分之5，针对侧脸和占比很小的人脸，
以及戴口罩人脸等检测能力增强；另根据保存的人脸特征，可快速定位历史图片风险人
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