編輯導讀：人臉識別技術已經被運用到生活的各個角落，滿足人們不同的需求。本文作者基於自身經驗，對人臉識別技術的相關後台流程和技術產品應用展開了分析討論，與大家分享，希望通過此文能夠加深你對人臉識別技術的認識。
人臉識別技術一項很有意思的技術，未來理想的狀態是在你不經意的時候就已經查明你的身份。對於系統，你已不再是隱形之人。
在我之前的文章中也詳細通俗的介紹了語義理解及語音識別技術的具體細節，但是作為AI界三大基礎技術是必須要講完的，所以今天我們談談人臉識別究竟是如何認出你的？
按照慣例，我們先大致了解人臉識別技術的後台流程：
人臉識別原理過程
第一步：人臉圖像採集及檢測，顧名思義，其實就是給你照個相，然後傳遞給下一個模塊。
第二步：這個時候照完像我們是不是該處理，比如ps啊，美圖啊，瘦臉啊，美白啊。識別技術也同樣需要對你的臉做一下校正，讓它用自己那一套自己熟悉的處理方式給你打打光（光線補償）避免暗色過多，順便做一下灰度變換，濾波、銳化等等一套組合拳打下來。
第三步：美完圖了，這個時候重頭戲就到了，應該開始提取你的特徵點了，你張的是不是歪瓜劣棗，怎麼歪的？歪的特點在哪裡。當然我只是比喻，真正提取特徵的方式很多種，比如視覺特徵、像素統計特徵、人臉圖像變換係數特徵等等，方式不同提取的料也不同。當然也就容易影響識別的效果，還是需要具體看在哪個場景應用哪種識別方法。
第四步：提取特徵數據後傳輸到資料庫中開始檢索，看看誰更像這人？但是以什麼為標準說像這個人呢？我們設定一個閥值，超過這個數值我們就認為他們很像，搞不好是兄弟姐妹。但是會出現一個問題，一旦出現好幾個閥值以上的人，那到底誰是呢？這個時候我們可能就要重新多採集一些你的照片，多優化一下模型以便更好的認識你了。
這就是大致的一個原理流程，具體場景還需要增加具體步驟。
01 人臉識別技術的分類
我們經常說的人臉識別只是人臉技術的一個子技術，人臉識別技術是分很多類別的，出門別丟人哦。
人臉技術分類-摘自百度
我們以百度的人臉技術舉例，先看看人臉檢測及跟蹤
人臉檢測跟蹤
百度一般都會給識別到的人臉規劃一個方框，用於識別人臉所在。初步定位，以便後面做更加詳細的分解。
業內熟悉的朋友可能都了解，在人臉上都會布置關鍵點位，點位越多，越詳細，識別的效果越優秀，用關鍵點位的方式能夠詳細的分析我們的臉型特徵，能夠為特徵提取起到很好的助力。
這項技術應該是很多妹子的真愛，左上角是原圖，右上角是演算法經過關鍵點位分析出來的像素人臉，演算法中會分析出人臉中鼻子在哪裡？眼睛在哪裡？
大家可能會問，能幹嘛呢？看下面兩張圖，是美白之後的效果。可以應用於視頻美白處理，天然黑妹子的福音。
02 人臉屬性定義
人臉屬性值表分析
在給該演算法模型一張圖片，可以分析出我們想要的任何維度屬性值以及結果概率，這項技術在未來應用上是非常廣泛的，相當於計算機視覺類的大腦，通俗來講就是讓機器能讀懂它看到的一切。大家創業，找工作的都可以往這裡來靠哈。
03 人臉識別技術產品應用
活體檢測
金融行業驗證
貼紙相機
當前很流行的貼紙相機產品，依據人臉檢索跟蹤的技術，不斷的調整貼紙位置，達成圖中的效果。
圖像文字識別
這項技術也是系統錄入員工的最愛，基本一拍照便能依照系統欄目維度規定自動錄入文本。
從以上的介紹后大家是否能夠理解人臉識別技術的具體流程？或者該技術在未來和現在都能應用在哪些場景？
你認為什麼技術最有可能影響未來的世界，影響你的生活？
從作者從業者角度來思考的話，語音、語義、圖像識別三大基礎AI技術都缺一不可，但商業角度來看，當前最有可能衍生出大量新場景的技術是圖像識別，而圖像識別最大的應用空間是人臉識別
在人臉識別技術應用中，通過標註出來的有包括人像，物體的信息的圖像數據，和核心演算法、深度學習技術行成自己的產品，比如人臉識別的閘機、人臉識別機器人等，然後再通過產品本身來服務用戶，在用戶使用的過程當中自主去學習從而產生用戶行為數據，接而再反哺並促使產品和技術不斷優化、自我學習。
04 基於深度學習的人臉識別技術
人臉識別是一個較為寬泛的概念，涵蓋了構建人臉識別系統的一系列技術，包括人臉檢測、防偽檢測、人臉對齊、特徵提取、特徵對比等，其按照對比的量級可分為1：1、1：N、N：N。目前先進的人臉識別演算法均採用了深度學習技術，在公開的百萬基準數據集MegaFace中已能達到98%的精度，人臉識別技術基本趨於成熟。
1:1人臉識別模式主要用於身份驗證
1:1即Face Verification，1:1人臉識別技術是一種靜態對比，比較兩個人的相似度。主要是利用圖像處理技術從圖像中提取人臉特徵值，計算機對當前人臉與人像資料庫進行快速人臉比對，並得出是否匹配的過程，可以簡單理解為證明你就是你。
1:1人臉識別的應用場景主要為人臉手機解鎖、人證合一，通常應用落地場景為手機廠商尋找有演算法識別技術的軟體供應商為其內置SDK，輔助代碼移植，使其手機擁有人臉識別解鎖的能力，典型代表為OPPO、華為等手機廠商。
1：N人臉識別模式主要是用於行業場景落地
1：N人臉識別技術是在海量的人像資料庫中找出當前用戶的人臉數據並進行匹配。N的數目在千萬級。其特點是動態和非配合，這是對於1:N而言也是非常重要的兩個點，所謂的動態也就是識別的是一個動態的視頻流；非配合是指識別對象不用感知到攝像頭的位置並配合完成識別工作，而地點，陰暗，光線，玻璃都會影響識別的準確性，所以1:N相對更具挑戰性。
1:N人臉識別的應用場景包括學校電子班牌、物業小區、新零售的客戶識別等。
學校電子班牌， 將走班制課程表與多模式多方式班級考勤關聯，實現校務與教務的信息化管理，成為學校和班級、教師和學生、家長和學生之間交流與互動的橋樑。
從物業小區到企業樓宇，結合企業的需要可以用於人臉閘機、考勤、OA管理、訪客的管理和註冊，隨之而來的就是更加智能的管理人群和流向。
在新零售行業，幫助線下零售商家更了解他們的客戶，將線下人群信息向線上轉化。通過前端的圖像獲取硬體和機器視覺技術分析客群，提供精準的客流分析如顧客年齡、性別，甚至停留時長、行為分析等多維數據。
N:N人臉識別模式主要用於政府機關
N:N是1：N的延伸，即同時對多張人臉進行人臉檢索，需要佔用更多的計算資源。是通過計算機對場景內所有人進行面部識別並與人像資料庫進行比對的過程，是動態人臉比對。
N:N人臉識別的應用場景主要為公共安防、天網系統等。比如公共場所動態監控、緝拿逃犯、人員布控等就是典型的運用N:N人臉識別模式。