现在人脸识别较为成熟的方式是SSD人脸检测，使用的caffe框架。比如你说的人脸识别，不管是用深度学习，是用常规算法，首先要设计一个算法并验证它能否正常工作，只有能正确检测人脸的算法，才是一个可行的算法，至于效率是下一步优化的目标。
python做人脸识别用OpenCV就够了吗？你怎么看？
不够。问这个问题，属于偷懒行为，就如同问只记500个单词是不是可以考研一样。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多函数非常高效地实现了计算机视觉算法。更多的充当一个工具箱的角色。尽管4.0版本引入了深度学习，在实际应用中还是不够的，顶多用来尝鲜。现在人脸识别较为成熟的方式是SSD人脸检测，使用的caffe框架。
python用opencv做的人脸识别占用性能严重，怎么优化？
你这个问题描述信息太少，没有办法具体回答，只能说说大概的思路。虽然Python简单易学，使用方便，但是他的效率并不高，所以一般也就适合做试验性代码开发，这样能快速验证思路或者算法的正确性。比如你说的人脸识别，不管是用深度学习，还是用常规算法，首先要设计一个算法并验证它能否正常工作，只有能正确检测人脸的算法，才是一个可行的算法，至于效率是下一步优化的目标。
一般情况下图像处理的计算量都比较大，所以在验证了算法的正确性之后，一般会将Python的代码移植到效率更高的C/C 平台，对于OpenCV来说就更是如此，因为OpenCV的开发语言正是C 。至于怎么在C 里面调用Python模型，可参考本人写的一篇文章，正好也是图像处理方面的。此外，对于运算量更大的任务，比如深度学习，CPU往往已经很难满足计算要求，这时候就需要用GPU来加速。
