我們在享受人臉識別技術帶來的便利的同時，對人臉識別的原理和實現充滿了好奇，下面就來簡單的介紹一下人臉識別所涉及的十大關鍵技術。

　　? 1、人臉檢測（Face Detection）

　　“人臉檢測(Face Detection)”的作用就是要檢測出圖像中人臉所在位置。

　　人臉檢測算法的輸入是一張圖像，輸出是人臉框坐標序列，具體結果是0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框。輸出的人臉坐標框可以為正方形、矩形等。

　　人臉檢測算法的原理簡單來說是一個“掃描”加“判定”的過程。即首先在整個圖像范圍內掃描，再逐個判定候選區域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計算速度會跟圖像尺寸大小以及圖像內容相關。在實際算法時，我們可以通過設置“輸入圖像尺寸”、或“最小臉尺寸限制”、“人臉數量上限”的方式來加速算法。

　　舉例說明：綠色矩形框標注的即為人臉檢測算法檢測到的人臉位置

　　? 2、人臉配準(Face Alignment)

　　“人臉配準(Face Alignment)”所實現的目的是定位出人臉上五官關鍵點坐標。

　　人臉配準算法的輸入是“一張人臉圖像”和“人臉坐標框”，輸出是五官關鍵點的坐標序列。五官關鍵點的數量是預先設定好的一個固定數值，常見的有5點、68點、90點等等。

　　當前效果的較好的一些人臉配準技術基本通過深度學習框架實現。這些方法都是基于人臉檢測的坐標框，按某種事先設定規則將人臉區域摳取出來，縮放到固定尺寸，然后進行關鍵點位置的計算。另外，相對于人臉檢測，或者是后面將提到的人臉特征提取的過程，人臉配準算法的計算耗時都要少很多。

　　舉例說明：輸入圖像以及輸出結果如下，綠色圓點標注出了五官位置。

　　? 3、人臉屬性識別(Face Attribute)

　　“人臉屬性識別(Face Attribute)”是識別出人臉的性別、年齡、姿態、表情等屬性值的一項技術。這在有些相機APP中有所應用，可以自動識別攝像頭視野中人物的性別、年齡等特征并標注出來。

　　一般的人臉屬性識別算法的輸入是“一張人臉圖”和“人臉五官關鍵點坐標”，輸出是人臉相應的屬性值。人臉屬性識別算法一般會根據人臉五官關鍵點坐標將人臉對齊，具體過程為旋轉、縮放、摳取等操作后，將人臉調整到預定的大小和形態，以便之后進行屬性分析。

　　人臉的屬性識別包括性別識別、年齡估計、表情識別、姿態識別、發型識別等等方面。一般來說每種屬性的識別算法過程是獨立的，但是有一些新型的基于深度學習實現的算法可以實現同時輸出年齡、性別、姿態、表情等屬性識別結果。

　　舉例說明：人臉屬性識別輸出結果如下

　　? 4、人臉提特征(Face Feature Extraction)

　　“人臉提特征(Face Feature Extraction)”是將一張人臉圖像轉化為可以表征人臉特點的特征，具體表現形式為一串固定長度的數值。

　　人臉提特征過程的輸入是 “一張人臉圖”和“人臉五官關鍵點坐標”，輸出是人臉相應的一個數值串(特征)。人臉提特征算法實現的過程為：首先將五官關鍵點坐標進行旋轉、縮放等等操作來實現人臉對齊，然后在提取特征并計算出數值串。

　　舉例說明：人臉特征提取過程

　　? 5、人臉比對(Face Compare)

　　“人臉比對(Face Compare)”算法實現的目的是衡量兩個人臉之間相似度。

　　人臉比對算法的輸入是兩個人臉特征人臉特征由前面的人臉提特征算法獲得，輸出是兩個特征之間的相似度。

　　舉例說明：人臉對比過程，輸出結果為相似度96%

　　? 6、人臉驗證(Face Verification)

　　“人臉驗證(Face Verification)”是判定兩個人臉圖是否為同一人的算法。

　　它的輸入是兩個人臉特征，通過人臉比對獲得兩個人臉特征的相似度，通過與預設的閾值比較來驗證這兩個人臉特征是否屬于同一人。

　　舉例說明：人臉驗證過程如下，相似度96%大于閾值75%，判定屬于同一個人

　　? 7、人臉識別(Face Recognition)

　　“人臉識別(Face Recognition)”是識別出輸入人臉圖對應身份的算法。

　　它的輸入為一個人臉特征，通過和注冊在庫中N個身份對應的特征進行逐個比對，找出“一個”與輸入特征相似度最高的特征。將這個最高相似度值和預設的閾值相比較，如果大于閾值，則返回該特征對應的身份，否則返回“不在庫中”。

　　舉例說明：人臉識別過程如下，判斷結果為輸入圖像為注冊庫中的jason

　　? 8、人臉檢索（Face Retrieval）

　　“人臉檢索”是查找和輸入人臉相似的人臉序列的算法。

　　人臉檢索通過將輸入的人臉和一個集合中的說有人臉進行比對，根據比對后的相似度對集合中的人臉進行排序。根據相似度從高到低排序的人臉序列即使人臉檢索的結果。

　　舉例說明：人臉檢索過程如下，右側綠框內排序序列為檢索結果

　　? 9、人臉聚類(Face Cluster)

　　“人臉聚類(Face Cluster)”是將一個集合內的人臉根據身份進行分組的算法。

　　人臉聚類也通過將集合內所有的人臉兩兩之間做人臉比對，再根據這些相似度值進行分析，將屬于同一個身份的人劃分到一個組里。

　　在沒有進行人工身份標注前，只知道分到一個組的人臉是屬于同一個身份，但不知道確切身份。

　　舉例說明：人臉聚類過程如下，右側綠框內按身份的分組結果為聚類結果

　　? 10、人臉活體(FaceLiveness)

　　“人臉活體(FaceLiveness)”是判斷人臉圖像是來自真人還是來自攻擊假體(照片、視頻等)的方法。

　　在我們生活環境中，人臉認證系統中主要容易受到這種手段欺騙：

　　(1)用偷拍的照片假冒真實人；

　　(2)在公開場合錄的視頻或網上公開的視頻片段；

　　(3)用計算機輔助軟件設計的三維模型欺騙;

　　(4)用蠟或塑料等材質構造的三維雕像欺騙。

　　現在所以人臉活體檢測技術的研究顯得異常重要。對于照片欺騙，主要是根據分辨率、三位三維信息、眼動等來進行區分；對于視頻欺騙，根據三維信息、光線等來區分。

　　延伸閱讀

　　在無現金社會的建設中，中國顯然已經走在世界前列。便捷的移動支付生活方式連老外都艷羨不已。

　　可是我們并沒有因此而滿足，畢竟掏手機也很麻煩啊。

　　為了解決這個難題，支付界的臺柱子(阿里)和刷臉界的扛把子（Face++）聯手在2015年提出了“刷臉支付”概念并有了馬云在德國的驚世一刷。

　　當年在德國漢諾威電子展的開幕儀式上，馬云當著中國副總理馬凱和德國總理默克爾的面，在自己網站上買了一枚20歐元的1948年漢諾威電子展紀念郵票。然后，他用臉付了帳。

　　兩年時間過去了，隨著人臉識別技術日漸成熟、應用場景日益豐富，“刷臉支付”也終于走出了從實驗到商用的最后一步。

　　9月1日，支付寶宣布在肯德基的KPRO餐廳上線刷臉支付：不用手機，通過刷臉即可支付。這也是刷臉支付在全球范圍內的首次商用試點。

　　目前在部分設立有自助點餐機的肯德基餐廳當中，點餐用戶進入支付頁面，選擇“支付寶刷臉付”，然后進行人臉識別，大約需要1-2秒，再輸入與賬號綁定的手機號，確認后即可支付，支付過程不到10秒。

　　武漢火車站傳來消息，32個刷臉通道全面啟用，只留10個傳統檢票通道，所有人進站只需2-5秒。

　　進站時，只需把身份證放到讀碼器上，抬頭看屏幕，瞬間打開閘門！沒有一個檢票員，所有進站通道均無人值守！

　　這是中國第一個刷臉進站的火車站，今天90%的旅客進站已開始走刷臉通道，化妝女士也不用擔憂，照樣準確地刷你臉。

　　更令人震撼的是：這套系統與公安互通，那些打算乘火車潛逃的犯罪分子一旦刷臉，馬上鎖定自動報警！

　　火車站的變革已經開始，怎能少了更高端的機場。中國最大機場北京首都機場宣布與百度全面合作，進入刷臉時代！

　　目前，百度機器人已經開始投放，負責機場信息咨詢。同時，刷臉登機也正全面開始測試，告別身份證、登機牌。

　　從已經落地的南陽姜營機場來看，仍在逐個擊破，現在已實現登機之時不再需要身份證和登機牌，直接刷臉上飛機。

　　它比火車站更狠，就算是大整容都能識別出，因為未來將同時集成虹膜識別、眼球識別等生物識別。

　　李彥宏說，未來有一天在機場安檢、登機都只需要刷臉就行。沒錯，我們的臉既充當了身份證，也充當了登機牌！

　　當然刷臉技術的應用不僅引來眾多網友的好奇，也引發了許多擔心。

　　但不管怎樣，我們也迎來了靠臉吃飯的時代。不久的以后，更多小伙伴能夠以更方便的方式，在需要的時候享受到更快捷的服務。