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Word版本下载可任意编辑】 带你读懂人脸识别技术 “他来听我的演唱会，门票换了手铐一对”近歌神张学友变阿SIR，演唱会上频频抓到罪犯，将人脸识别技术又推到了大众的视线中要说人脸识别技术的爆发，当属去年9月份苹果iPhone x的发布，不再需要指纹，只需要扫描面部就可以轻松解锁任何技术一旦进入智能这个消费市场，尤其是被苹果这个标志性的品牌采用，就意味着它将成为一种趋势，一个智能设备的标配 在智能快速崛起的这几年，其密码锁经历了从数字密码、手势解锁到指纹识别的升级，发展到如今的虹膜识别和人脸识别可以预料的是，由于全面屏幕的普及和更为安全、便捷的 FaceID 技术的出现，在不久的将来，指纹识别也将被智能厂商们所抛弃，完成它的历史使命 那么人脸识别到底是一项怎样的技术，这期《趣科技》，与非网我就将带大家走进人脸识别，聊聊这项黑科技 人脸识别是啥玩意儿？ 人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息开展身份识别的一种生物识别技术用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸开展脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式简单的来说就是一个让计算机认出你的过程 人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与比照来开展的人脸识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板开展搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板开展比较，根据相似程度对人脸的身份信息开展判断这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一开展图像比较的过程，另一类是识别，是一对多开展图像匹配比照的过程 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸开展身份确认或者身份查找的技术或系统 人脸识别技术发展 早在20世纪50年代，认知科学家就已着手对人脸识别展开研究20世纪60年代，人脸识别工程化应用研究正式开启当时的方法主要利用了人脸的几何构造，通过分析人脸器官特征点及其之间的拓扑关系开展辨识这种方法简单直观，但是一旦人脸姿态、表情发生变化，则精度严重下降 1991年，的“特征脸”方法次将主成分分析和统计特征技术引入人脸识别，在实用效果上取得了长足的进步。

这一思路也在后续研究中得到进一步发扬光大，例如，Belhumer成功将Fisher判别准则应用于人脸分类，提出了基于线性判别分析的Fisherface方法 21世纪的前十年，随着机器学习理论的发展，学者们相继探索出了基于遗传算法、支持向量机（Support Vector Machine， SVM）、boosTIng、流形学习以及核方法等开展人脸识别 20**年至20**年，稀疏表达（Sparse RepresentaTIon）因为其优美的理论和对遮挡因素的鲁棒性成为当时的研究热点 与此同时，业界也基本达成共识：基于人工精心设计的局部描述子开展特征提取和子空间方法开展特征选择能够取得的识别效果Gabor及LBP特征描述子是迄今为止在人脸识别领域为成功的两种人工设计局部描述子这期间，对各种人脸识别影响因子的针对性处理也是那一阶段的研究热点，比方人脸光照归一化、人脸姿态校正、人脸超分辨以及遮挡处理等也是在这一阶段，研究者的关注点开始从受限场景下的人脸识别转移到非受限环境下的人脸识别LFW人脸识别公开竞赛在此背景下开始流行，当时的识别系统尽管在受限的FRGC测试集上能取得99％以上的识别精度，但是在LFW上的精度仅仅在80％左右，距离实用看起来距离颇远。

20**年，MSRA的研究者首度尝试了10万规模的大训练数据，并基于高维LBP特征和Joint Bayesian方法在LFW上获得了95.17％的精度这一结果说明：大训练数据集对于有效提升非受限环境下的人脸识别很重要然而，以上所有这些经典方法，都难以处理大规模数据集的训练场景 20**年前后，随着大数据和深度学习的发展，神经网络重受瞩目，并在图像分类、手写体识别、语音识别等应用中获得了远超经典方法的结果香港中文大学的Sun Yi等人提出将卷积神经网络应用到人脸识别上，采用20万训练数据，在LFW上次得到超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展历史上的一座里程碑 自此之后，研究者们不断改良网络构造，同时扩大训练样本规模，将LFW上的识别精度推到99.5％以上如下表1所示，我们给出了人脸识别发展过程中一些经典的方法及其在LFW上的精度，一个基本的趋势是：训练数据规模越来越大，识别精度越来越高 人脸识别十大关键技术 1、人脸检测（Face DetecTIon） “人脸检测（Face DetecTIon）”的作用就是要检测出图像中人脸所在位置 人脸检测算法的输入是一张图像，输出是人脸框坐标序列，具体结果是0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框。

输出的人脸坐标框可以为正方形、矩形等 人脸检测算法的原理简单来说是一个“扫描”加“判定”的过程即首先在整个图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸大小以及图像内容相关在实际算法时，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“脸尺寸限制”、“人脸数量上限”的方式来加速算法 2、人脸配准（Face Alignment） “人脸配准（Face Alignment）”所实现的目的是定位出人脸上五官关键点坐标 人脸配准算法的输入是“一张人脸图像”和“人脸坐标框”，输出是五官关键点的坐标序列五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，常见的有5点、68点、90点等等 当前效果的较好的一些人脸配准技术基本通过深度学习框架实现这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域抠取出来，缩放到固定尺寸，然后开展关键点位置的计算另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸特征提取的过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多 3、人脸属性识别（Face Attribute） “人脸属性识别（Face Attribute）”是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术。

这在有些相机APP中有所应用，可以自动识别摄像头视野中人物的性别、年龄等特征并标注出来 一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐，具体过程为旋转、缩放、抠取等操作后，将人脸调整到预定的大小和形态，以便之后开展属性分析 人脸的属性识别包括性别识别、年龄估计、表情识别、姿态识别、发型识别等等方面一般来说每种属性的识别算法过程是独立的，但是有一些新型的基于深度学习实现的算法可以实现同时输出年龄、性别、姿态、表情等属性识别结果 4、人脸提特征（Face Feature Extraction） “人脸提特征（Face Feature Extraction）”是将一张人脸图像转化为可以表征人脸特点的特征，具体表现形式为一串固定长度的数值 人脸提特征过程的输入是 “一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的一个数值串（特征）人脸提特征算法实现的过程为：首先将五官关键点坐标开展旋转、缩放等等操作来实现人脸对齐，然后在提取特征并计算出数值串 5、人脸比对（Face Compare） “人脸比对（Face Compare）”算法实现的目的是衡量两个人脸之间相似度。

人脸比对算法的输入是两个人脸特征人脸特征由前面的人脸提特征算法获得，输出是两个特征之间的相似度 6、人脸验证（Face Verification） “人脸验证（Face Verification）”是判定两个人脸图是否为同一人的算法 它的输入是两个人脸特征，通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度，通过与预设的阈值比较来验证这两个人脸特征是否属于同一人 7、人脸识别（Face Recognition） “人脸识别（Face Recognition）”是识别出输入人脸图对应身份的算法 它的输入为一个人脸特征，通过和注册在库中N个身份对应的特征开展逐个比对，找出“一个”与输入特征相似度的特征将这个相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的身份，否则返回“不在库中” 8、人脸检索（Face Retrieval） “人脸检索”是查找和输入人脸相似的人脸序列的算法 人脸检索通过将输入的人脸和一个集合中的说有人脸开展比对，根据比对后的相似度对集合中的人脸开展排序根据相似度从高到低排序的人脸序列即使人脸检索的结果。

9、人脸聚类（Face Cluster） “人脸聚类（Face Cluster）”是将 7 / 7。