人脸识别第一课：学习技术原理

近几年以来“人脸识别”相关话题持续火热，与此同时在商业领域的落地应用也在进一步拓深拓宽。比如：智能手机的刷脸解锁，快速准确；移动支付的“刷脸支付”，安全便捷；住宅小区的刷脸门禁，消除了忘带钥匙的烦恼。此外，手机中的智能相册，可以根据照片中的人物进行自动归类……

由此，对人脸识别技术感兴趣的人也越来越多。所以今天就来一起看看，人脸识别技术是如何实现的？

人脸识别考勤通道

在了解原理之前，先来认识一下什么是人脸识别。简单来说就是基于人的面部特征，用摄像机或摄像头获得含有人脸的照片（或者视频），并自动在照片（或者视频）中检测和跟踪人脸，进而对采集到的人脸进行面部识别的一系列方法。

通常情况下，我们将人脸识别的过程分为4个步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸编码和人脸匹配。

人脸检测，顾名思义就是在我们区分人脸之前，先在照片中找到人脸的位置。最典型的一款应用就是今年大热的AI测温，第一步就是要在照片中标记出人脸的位置，否则精准测量人体温度就无法实现。这就是采用了人脸检测技术。

再来，检测到人脸之后需要将人脸对齐。因为有些情况下采集到的照片中的人脸可能是倾斜的，也可能只是个侧脸。为了让机器更好地识别人脸，就需要找到人脸上的特征（如眼睛、鼻子、嘴等），并通过几何变换（如旋转、缩放等）将这些特征挪到对应的位置上，完成人脸对齐。

对齐后就是人脸编码，这里需要程序员在计算机中训练一个神经网络，比如将同一个人的两张不同的面部照片与另外一个人的面部照片同时输入电脑中的神经网络，让它做出判断，并不断重复这个过程。训练过程中，程序员会让输入的同一个人的两张照片差异值缩小，这样一来计算机就可以学习到这个人脸部到底具有什么特征。

实际使用中，则会把需要的人脸图像都放入人脸数据库中，再将想要查找的人脸利用机器学习中的比对方法（如KNN分类器）与人脸库中的数据对比。通过前期的训练，机器能快速从照片库中自动找到与目标人物特征值最接近的照片。

当然，人脸识别技术的学习并非一朝一夕可以完成。不过共享时代下，已经有不少专业平台推出了人脸识别技术学习公开课。比如业内知名的虹软视觉开放平台，它不仅开放免费离线的人脸识别算法，还提供系列的人脸识别精品课程。

图片源自虹软官网

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（编辑：应用网_阳江站长网）

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