人脸识别技术的创新点主要包括：

快速动态多视角人脸检测定位

采用基于统计分析的特征检测方法，结合连续自适应Boost算法训练瀑布型检测器。

运用姿态预估计和多分辨率搜索技术提高检测速度，实现快速而准确的人脸检测与定位。

质量自适应边际识别技术

通过特征向量的L2范数近似图像质量，自适应调节样本损失函数权重，使模型更关注质量较好的难样本，从而提高低质量人脸图像的识别效果。

3D姿态活体检测

利用3D建模技术捕捉人脸的轮廓和姿态，要求用户做出特定动作（如眨眼、转头）进行活体检测，以防止被照片或视频欺骗。

FaceNet模型

FaceNet是一个通用系统，可以用于人脸验证、人脸识别和聚类。

采用卷积神经网络学习将图像映射到欧几里得空间，空间距离的长度代表人脸图像的相似性。

高效处理

验证过程通常只需要几秒钟，大幅度提升了效率，特别是在需要高流量处理的场景中。