就这一个功能没多少钱，但app是个功能的集合，一般都会含有多种功能一起，像你这样的app一般是4到5万差不多。app广告能卖多少钱，看你的app受欢迎程度还有你和广告商具体怎么谈了
python人脸识别所用的优化算法有什么
python三步实现人脸识别
Face Recognition软件包
这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。
该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法，使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了99.38%。
它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具，以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。
特性
在图片中识别人脸
找到图片中所有的人脸
找到并操作图片中的脸部特征
获得图片中人类眼睛、鼻子、嘴、下巴的位置和轮廓
找到脸部特征有很多超级有用的应用场景，当然你也可以把它用在最显而易见的功能上：美颜功能（就像美图秀秀那样）。
鉴定图片中的脸
识别图片中的人是谁。
你甚至可以用这个软件包做人脸的实时识别。
这里有一个实时识别的例子：
1https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_webcam_faster.py安装
环境要求
Python3.3+或者Python2.7
MacOS或者Linux（Windows不做支持，但是你可以试试，也许也能运行）
安装步骤
在MacOS或者Linux上安装
首先，确保你安装了dlib，以及该软件的Python绑定接口。如果没有的话，看这篇安装说明：
1 https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf然后，用pip安装这个软件包：
如果你安装遇到问题，可以试试这个安装好了的虚拟机：
1 https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b在树莓派2+上安装
看这篇说明：
1 https://gist.github.com/ageitgey/1ac8dbe8572f3f533df6269dab35df65在Windows上安装
虽然Windows不是官方支持的，但是有热心网友写出了一个Windows上的使用指南，请看这里：
1 https://github.com/ageitgey/face_recognition/issues/175#issue-257710508使用已经配置好的虚拟机（支持VMWare和VirtualBox）
看这篇说明：
1 https://medium.com/@ageitgey/try-deep-learning-in-python-now-with-a-fully-pre-configured-vm-1d97d4c3e9b使用方法
命令行接口
如果你已经安装了face_recognition，那么你的系统中已经有了一个名为face_recognition的命令，你可以使用它对图片进行识别，或者对一个文件夹中的所有图片进行识别。
首先你需要提供一个文件夹，里面是所有你希望系统认识的人的图片。其中每个人一张图片，图片以人的名字命名。
然后你需要准备另一个文件夹，里面是你要识别的图片。
然后你就可以运行face_recognition命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁。
输出中，识别到的每张脸都单独占一行，输出格式为
通过Python模块使用
你可以通过导入face_recognition模块来使用它，使用方式超级简单，文档在这里：https://face-recognition.readthedocs.io
自动找到图片中所有的脸
看看这个例子自己实践一下：
1 https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture.py你还可以自定义替换人类识别的深度学习模型。
注意：想获得比较好的性能的话，你可能需要GPU加速（使用英伟达的CUDA库）。所以编译的时候你也需要开启dlib的GPU加速选项。
你也可以通过这个例子实践一下：
1 https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_picture_cnn.py如果你有很多图片和GPU，你也可以并行快速识别，看这篇文章：
1 https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_faces_in_batches.py自动识别人脸特征
试试这个例子：
1 https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/find_facial_features_in_picture.py识别人脸鉴定是哪个人
这里是一个例子：
1 https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/recognize_faces_in_picture
如何使用yale大学的人脸数据库进行人脸识别的训练...
基于特征脸(PCA)的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
比如人脸灰度照片40x40=1600个像素点，用每个像素的灰度值组成的矩阵代表这个人的人脸。那么这个人人脸就要1600 个特征。拿一堆这样的样本过来做pca，抽取得到的只是在统计意义下能代表某个样本的几个特征。
人脸识别可以采用神经网 络深度学习的思路，国内的ColorReco在这边有比较多的案例。
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