人臉識別是身份識別的一種方式，目的就是要判斷圖片和視頻中人臉的身份時什么。本文將詳細介紹人臉識別的4個特點、4個步驟、5個難點及算法的發展軌跡。

什么是人臉識別？

人臉識別是 計算機視覺-computer Vision 領域里很典型的應用。

人臉識別的目的就是要判斷圖片和視頻（視頻是由圖片構成的）中人臉的身份是什么。

人臉識別是身份識別的一種，它跟身份證識別、指紋識別、虹膜識別都是相似的。可以將人臉識別和大家熟悉的身份證做對比：

1. 錄入信息（開通身份證 – 錄入人臉信息）
2. 將信息存入數據庫（身份證信息 – 人臉信息）
3. 當需要驗證身份時，將新采集信息和數據庫信息作比對（掃身份證 – 刷臉）

人臉識別有4個特點

人臉識別和其他身份識別相比，有4個特點：

1. 便捷性。人臉是生物特征，不需要攜帶類似身份證的東西
2. 非強制性。識別的過程甚至不需要對象的配合，只要拍攝到人臉就可以進行識別，例如安防領域就是如此。
3. 非接觸性。不需要跟設備進行接觸，相比指紋更加安全一些。
4. 并行處理。一張照片里有多個人臉時可以一起處理，不像指紋和虹膜，需要一個一個來。

基于以上特點，人臉識別正在被廣泛的應用在各個領域。大家在生活中隨處都可以看到人臉識別的應用。

人臉識別的 4 個步驟

人臉識別的過程中有4個關鍵的步驟：

1. 人臉檢測
2. 人臉對齊
3. 人臉編碼
4. 人臉匹配

下面詳細說明一下這4個步驟。

人臉檢測

人臉檢測的目的是尋找圖片中人臉的位置。當發現有人臉出現在圖片中時，不管這個臉是誰，都會標記出人臉的坐標信息，或者將人臉切割出來。

可以使用方向梯度直方圖(HOG)來檢測人臉位置。先將圖片灰度化，接著計算圖像中像素的梯度。通過將圖像轉變成HOG形式，就可以獲得人臉位置。

人臉對齊

人臉對齊是將不同角度的人臉圖像對齊成同一種標準的形狀。

先定位人臉上的特征點，然后通過幾何變換（仿射、旋轉、縮放），使各個特征點對齊（將眼睛、嘴等部位移到相同位置）。

人臉編碼

人臉圖像的像素值會被轉換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該映射到相似的特征向量。

人臉匹配

在人臉匹配構建模塊中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數，該分數給出了兩者屬于同一個主體的可能性。

人臉識別的 5 個難點

人臉圖像在現實世界中的呈現具有高度的可變性。所以人臉識別也是最有挑戰性的生物識別方法之一。人臉圖像可變的地方包括：

1. 頭部姿勢
2. 年齡
3. 遮擋
4. 光照條件
5. 人臉表情

人臉識別算法的發展軌跡

人臉識別領域，也是從傳統機器學習算法過度到深度學習算法的。

傳統機器學習算法

在機器學習階段，人臉識別也經歷了3個重要的階段：

1. 幾何特征階段
2. 表象特征階段
3. 紋理特征階段

深度學習算法

在深度學習階段，算法的發展也同樣經歷了3個階段：

1. 從最開始的 VGG 網絡到 Inception 網絡再到 Resnet 網絡，網絡模型總體上呈現出更深，更寬的趨勢。
2. 曠視、商湯為代表的在學術公開競賽中取得好成績的這些廠商，開始發展實際業務為起點，通過不斷擴大他們的實際數據集合，算法性能也在逐漸的提升。
3. 進一步增加數據量以提升算法性能以外，與第一階段相反，大家開始在不降低識別性能的基礎上，研究網絡的輕量化。輕量化的主要目的有兩個，一個是提升算法的速度，甚至能夠部署到移動端；另外一個就是便于硬件實現，從而將人臉識別算法直接做成一個硬件模塊。

想要詳細了解不同階段的技術細節，可以看這篇文章《一文看懂人臉識別技術發展脈絡》

人臉識別的典型應用

人臉識別的應用變得越來越廣泛，只要跟身份識別相關的未來都有可能使用人臉識別。下面列幾個典型的應用場景。

1. 門禁系統
2. 安防系統
3. 無人超市
4. 電子護照及身份證
5. 自主服務系統（如ATM）
6. 信息安全系統，如刷臉支付
7. 娛樂型應用，如抖音里的部分道具

本文首發自easyAI，原位地址：《一文看懂人臉識別（4個特點+4個實現步驟+5個難點+算法發展軌跡）》