人脸识别是身份识别的一种方式，目的就是要判断图片和视频中人脸的身份时什么。

本文将详细介绍人脸识别的4个特点、4个步骤、5个难点及算法的发展轨迹。

什么是人脸识别？

人脸识别是 计算机视觉-computer Vision 领域里很典型的应用。

人脸识别的目的就是要判断图片和视频（视频是由图片构成的）中人脸的身份是什么。

人脸识别是身份识别的一种，它跟身份证识别、指纹识别、虹膜识别都是相似的。可以将人脸识别和大家熟悉的身份证做对比：

1. 录入信息（开通身份证 – 录入人脸信息）
2. 将信息存入数据库（身份证信息 – 人脸信息）
3. 当需要验证身份时，将新采集信息和数据库信息作比对（扫身份证 – 刷脸）

人脸识别有4个特点

人脸识别和其他身份识别相比，有4个特点：

1. 便捷性。人脸是生物特征，不需要携带类似身份证的东西
2. 非强制性。识别的过程甚至不需要对象的配合，只要拍摄到人脸就可以进行识别，例如安防领域就是如此。
3. 非接触性。不需要跟设备进行接触，相比指纹更加安全一些。
4. 并行处理。一张照片里有多个人脸时可以一起处理，不像指纹和虹膜，需要一个一个来。

基于以上特点，人脸识别正在被广泛的应用在各个领域。大家在生活中随处都可以看到人脸识别的应用。

人脸识别的 4 个步骤

人脸识别的过程中有4个关键的步骤：

下面详细说明一下这4个步骤。

人脸检测的目的是寻找图片中人脸的位置。当发现有人脸出现在图片中时，不管这个脸是谁，都会标记出人脸的坐标信息，或者将人脸切割出来。

可以使用方向梯度直方图(HOG)来检测人脸位置。先将图片灰度化，接着计算图像中像素的梯度。通过将图像转变成HOG形式，就可以获得人脸位置。

人脸对齐是将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准的形状。

先定位人脸上的特征点，然后通过几何变换（仿射、旋转、缩放），使各个特征点对齐（将眼睛、嘴等部位移到相同位置）。

人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。

在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

人脸识别的 5 个难点

人脸图像在现实世界中的呈现具有高度的可变性。所以人脸识别也是最有挑战性的生物识别方法之一。人脸图像可变的地方包括：

人脸识别算法的发展轨迹

人脸识别领域，也是从传统机器学习算法过度到深度学习算法的。

传统机器学习算法

在机器学习阶段，人脸识别也经历了3个重要的阶段：

1. 几何特征阶段
2. 表象特征阶段
3. 纹理特征阶段

深度学习算法

在深度学习阶段，算法的发展也同样经历了3个阶段：

1. 从最开始的 VGG 网络到 Inception 网络再到 Resnet 网络，网络模型总体上呈现出更深，更宽的趋势。
2. 旷视、商汤为代表的在学术公开竞赛中取得好成绩的这些厂商，开始发展实际业务为起点，通过不断扩大他们的实际数据集合，算法性能也在逐渐的提升。
3. 进一步增加数据量以提升算法性能以外，与第一阶段相反，大家开始在不降低识别性能的基础上，研究网络的轻量化。轻量化的主要目的有两个，一个是提升算法的速度，甚至能够部署到移动端；另外一个就是便于硬件实现，从而将人脸识别算法直接做成一个硬件模块。

想要详细了解不同阶段的技术细节，可以看这篇文章《一文看懂人脸识别技术发展脉络》

人脸识别的典型应用

人脸识别的应用变得越来越广泛，只要跟身份识别相关的未来都有可能使用人脸识别。下面列几个典型的应用场景。

1. 电子护照及身份证
2. 自主服务系统（如ATM）
3. 信息安全系统，如刷脸支付
4. 娱乐型应用，如抖音里的部分道具

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