人工智能怎么实现人脸识别

在人工智能领域，人脸识别技术是核心开发技术，也是近年来人工智能应用比较广泛的技术。目前支付宝已经实现了刷脸登录账号，未来几年支付软件将实现刷脸支付等技术。

，我将和大家分享一些人脸识别技术的基本概念

1.人脸检测

“人脸检测”是一种检测图像中人脸位置的技术。

人脸检测算法的输入是图片，输出是人脸帧的坐标序列(0个人脸帧或1个人脸帧或多个人脸帧)。一般输出的人脸坐标框是一个朝上的正方形，但有些人脸检测技术输出的是朝上的矩形或者旋转方向的矩形。

常见的人脸检测算法基本上是一个“扫描”、“判断”的过程，即算法在图像范围内进行扫描，然后逐一判断候选区域是否为人脸。因此，人脸检测算法的计算速度将与图像大小和图像内容有关。在开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、“比较小人脸尺寸限制”或“人脸数量上限”来加快算法速度。

面部检测结果的示例(绿色框是面部检测结果)

2.人脸注册

“人脸对齐”是一种定位面部特征关键点坐标的技术。

人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出人脸特征关键点的坐标序列。五官的关键点个数是预设的固定值，可以根据不同语义定义(一般是5分、68分、90分等)。).

目前一些效果较好的人脸配准技术基本都是通过深度学习框架实现的。这些方法都是基于人脸检测的坐标框架，按照一定的预设规则，把人脸区域扣出来，缩放到固定的大小，然后计算关键点。因此，如果不考虑耗时的图像缩放过程，人脸配准算法是一个计算量固定的过程。此外，与人脸检测或后面提到的人脸特征提取过程相比，人脸配准算法的计算时间要少得多。

人脸注册结果示例(右图中的绿点人脸注册结果)

3.人脸属性识别

“人脸属性识别”是一种识别人脸的性别、年龄、姿势和表情等属性值的技术。

一般人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸特征的关键点坐标”，输出是人脸对应的属性值。人脸属性识别算法一般根据人脸特征关键点的坐标(经过旋转、缩放、推演等)来对齐人脸。面被调整到预定的大小和形状)，然后执行属性分析。

常规的人脸属性识别算法在识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是一类算法的总称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是独立的算法。但是一些比较新的基于深度学习的人脸属性识别也具有同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。

人脸属性识别过程(比较右边的字符是属性识别结果)

4.人脸提取特征

“人脸特征提取”是将人脸图像转换成一系列固定长度值的过程。这个数字串被称为“面部特征”，并且具有表示该面部特征的能力。

人脸特征提取过程的输入也是“一张人脸图”和“人脸特征的关键点坐标”，输出是人脸对应的数字串(特征)。人脸特征提取算法根据人脸特征关键点的坐标将人脸对齐预定的模式，然后计算特征。

近年来，深度学习方法基本上主导了人脸特征提取算法，这些算法都是固定时间算法。以往的人脸特征提取模型规模大、速度慢，仅用于背景服务。但是比较新的研究可以在基本保证算法效果的前提下，将模型大小和运算速度优化到移动终端的可用状态。

人脸特征提取过程(比较右边的数字串是“人脸特征”)

5.人脸比较(人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类)

“人脸比较”是一种测量两张人脸之间相似度的算法

人脸比较算法的输入是两个人脸特征(注意：人脸特征是通过前面的人脸特征提取算法得到的)，输出是两个特征的相似度。人脸验证、人脸识别和人脸检索都是在人脸比较的基础上增加一些策略来实现的。与人脸特征提取过程相比，单个人脸比较需要的时间非常短，几乎可以忽略不计。

基于人脸比较，可以推导出人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类等算法。

人脸比较过程(右边的相似度是人脸比较的输出结果)

6.面部验证

“人脸验证”是一种确定两张人脸图像是否为同一个人的算法。

它的输入是两个人脸特征，通过人脸比较得到两个人脸特征的相似度。通过与预设阈值比较，验证两个面部特征是否属于同一个人(即相似度大于阈值且为同一个人；小于阈值则不同)。

人脸验证过程描述(比较右边的“是同一个人”是人脸验证的输出)

7.人脸识别

“人脸识别”是一种识别输入人脸图像对应身份的算法。

它输入一个人脸特征，并与数据库中登记的n个身份对应的特征逐一进行比较，找出与输入特征相似度比较高的特征。将比较高相似度值与预设阈值进行比较，如果大于阈值，则返回特征对应的身份，否则返回“不在库中”。

人脸识别过程(正确的身份“jason”是人脸识别结果)

8.人脸检索

“人脸检索”是一种寻找与输入人脸相似的人脸序列的算法。

人脸检索将输入的人脸与说话人的人脸在一个集合中进行比较，比较后根据相似度对集合中的人脸进行排序。根据相似度从高到低，甚至人脸检索的结果。

人脸检索过程(右边绿框中的排序顺序就是检索结果)

9.人脸聚类

“人脸聚类”是一种根据人脸的身份将人脸分组的算法。

人脸聚类还通过比较集合中的所有人脸，然后根据这些相似度值进行分析，将属于同一身份的人归为一组。

在人工识别之前，我们只知道分配给一个组的人脸属于同一身份，而不知道确切的身份。另外，如果集合中有n个人脸，人脸聚类的算法复杂度为o(n2)

人脸聚类过程(右边绿框中按身份分组的结果就是聚类结果)

10.直面生活

“人脸活性”是一种判断人脸图像是来自真人还是攻击性假体(照片、视频等)的方法。).

相对于上面提到的人脸技术，人脸活不是简单的算法，而是一个问题的解决方案。该解决方案将用户交互和算法紧密结合，不同的交互模式对应完全不同的算法。鉴于方法多种多样，本文仅引入“活脸”的概念，不做扩展。

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