隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，“人臉”也將成為數(shù)據(jù)的一部分，人臉識別如何實(shí)現(xiàn)？本文將為大家從人臉檢測、人臉定位、人臉校準(zhǔn)以及人臉對比等方面詳細(xì)闡述人臉識別的原理與實(shí)現(xiàn)方式。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展，集成了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、視頻圖像處理等技術(shù)的人臉識別技術(shù)也逐漸成熟。未來五年，我國人臉識別市場規(guī)模平均復(fù)合增長率將達(dá)到25％，到2021年人臉識別市場規(guī)模將達(dá)到51億元左右，具有巨大的市場需求與前景。

安防、金融是人臉識別切入細(xì)分行業(yè)較深的兩個(gè)領(lǐng)域，移動智能硬件終端成為人臉識別新的快速增長點(diǎn)。因此，這三大領(lǐng)域?qū)⑹侨四樧R別快速增長的最大驅(qū)動力。

2017年，我國安防行業(yè)總產(chǎn)值達(dá)到6200億，同比增長16．98％，維持強(qiáng)勁發(fā)展勢頭。從細(xì)分產(chǎn)業(yè)來看，視頻監(jiān)控是構(gòu)建安防系統(tǒng)中的核心，在中國的安防產(chǎn)業(yè)中所占市場份額最大。而人臉識別在視頻監(jiān)控領(lǐng)域具有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢，應(yīng)用前景廣闊。

市面上的人臉識別解決方案也越來越多，但在系統(tǒng)框架上基本大同小異，大體框架如下圖所示：

接下來對人臉識別算法各技術(shù)點(diǎn)逐一進(jìn)行詳細(xì)介紹，包括人臉檢測、人臉定位、人臉校準(zhǔn)、人臉比對、人臉反欺詐以及算法優(yōu)化等。

一、人臉識別

人臉檢測算法繁多，我們采用由粗到精的高效方式，即先用計(jì)算量小的特征快速過濾大量非人臉窗口圖像，然后用復(fù)雜特征篩選人臉。這種方式能快速且高精度的檢測出正臉（人臉旋轉(zhuǎn)不超過45度）。該步驟旨在選取最佳候選框，減小非人臉區(qū)域的處理，從而減小后續(xù)人臉校準(zhǔn)及比對的計(jì)算量。

以下為人臉檢測算法的初始化接口， 根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景設(shè)置人臉的相關(guān)參數(shù)，包括最小人臉尺寸、搜索步長、金字塔縮放系數(shù)等：

人臉檢測實(shí)測效果如下圖所示：

在人臉檢測領(lǐng)域比較權(quán)威的測試集FDDB上進(jìn)行評測， 100誤檢時(shí)的召回率達(dá)到85．2％， 1000誤檢時(shí)的召回率達(dá)到89．3％。