人臉識(shí)別概述：人臉識(shí)別可婶，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別區(qū)別于其他生物特征識(shí)別方法的五項(xiàng)優(yōu)勢援雇，有非侵?jǐn)_性矛渴、便捷性、友好性、非接觸性具温、可擴(kuò)展性蚕涤。
人臉識(shí)別技術(shù)原理：人臉識(shí)別的五大技術(shù)流程，包括人臉圖像的采集與預(yù)處理铣猩、人臉檢測揖铜、人臉特征提取、人臉識(shí)別和活體鑒別达皿；目前人臉識(shí)別的主要方法天吓，包括基于特征臉的方法、基于幾何特征的方法峦椰、基于深度學(xué)習(xí)的方法龄寞、基于支持向量機(jī)的方法和其他綜合方法。
2013 年汤功，微軟亞洲研究院的研究者首度嘗試了 10 萬規(guī)模的大訓(xùn)練數(shù)據(jù)物邑，并基于高維 LBP 特征和 Joint Bayesian 方法在 LFW 上獲得了 95.17%的精度。這一結(jié)果表明：大訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)于有效提升非受限環(huán)境下的人臉識(shí)別很重要滔金。然而拂封，經(jīng)典方法都難以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練場景。
2014 年前后鹦蠕，隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展冒签，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重受矚目，并在圖像分類钟病、手寫 體識(shí)別萧恕、語音識(shí)別等應(yīng)用中獲得了遠(yuǎn)超經(jīng)典方法的結(jié)果。香港中文大學(xué)的 Sun Yi 等人提出 將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到人臉識(shí)別上肠阱，采用 20 萬訓(xùn)練數(shù)據(jù)票唆，在 LFW 上第一次得到超過人類 水平的識(shí)別精度，這是人臉識(shí)別發(fā)展歷史上的一座里程碑屹徘。 自此之后走趋，研究者們不斷改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，同時(shí)擴(kuò)大訓(xùn)練樣本規(guī)模噪伊，將 LFW 上的識(shí)別精 度推到 99.5%以上簿煌。人臉識(shí)別發(fā)展過程中一些經(jīng)典的方法及其在 LFW 上的精度，都有一個(gè) 基本的趨勢：訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大鉴吹，識(shí)別精度越來越高姨伟。
（1）人臉圖像的采集
采集人臉圖像通常情況下有兩種途徑，分別是既有人臉圖像的批量導(dǎo)入和人臉圖像的實(shí)時(shí)采集豆励。一些比較先進(jìn)的人臉識(shí)別系統(tǒng)甚至可以支持有條件的過濾掉不符合人臉識(shí)別質(zhì)量要求或者是清晰度質(zhì)量較低的人臉圖像夺荒，盡可能的做到清晰精準(zhǔn)的采集。
既有人臉圖像的批量導(dǎo)入：即將通過各種方式采集好的人臉圖像批量導(dǎo)入至人臉識(shí)別系統(tǒng)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)完成逐個(gè)人臉圖像的采集工作技扼。
人臉圖像的實(shí)時(shí)采集：即調(diào)用攝像機(jī)或攝像頭在設(shè)備的可拍攝范圍內(nèi)自動(dòng)實(shí)時(shí)抓取人臉圖像并完成采集工作伍玖。
（2）人臉圖像的預(yù)處理
人臉圖像的預(yù)處理的目的是在系統(tǒng)對(duì)人臉圖像的檢測基礎(chǔ)之上，對(duì)人臉圖像做出進(jìn)一步的處理以利于人臉圖像的特征提取剿吻。
人臉圖像的預(yù)處理具體而言是指對(duì)系統(tǒng)采集到的人臉圖像進(jìn)行光線窍箍、旋轉(zhuǎn)、切割和橙、過濾、降噪造垛、放大縮小等一系列的復(fù)雜處理過程來使得該人臉圖像無論是從光線魔招、角度、距離五辽、大小等任何方面來看均能夠符合人臉圖像的特征提取的標(biāo)準(zhǔn)要求办斑。
在現(xiàn)實(shí)環(huán)境下采集圖像，由于圖像受到光線明暗不同杆逗、臉部表情變化乡翅、陰影遮擋等眾多外在因素的干擾，導(dǎo)致采集圖像質(zhì)量不理想罪郊，那就需要先對(duì)采集到的圖像預(yù)處理蠕蚜，如果圖像預(yù)處理不好，將會(huì)嚴(yán)重影響后續(xù)的人臉檢測與識(shí)別悔橄。
（3）人臉檢測
一張包含人臉圖像的圖片通常情況下可能還會(huì)包含其他內(nèi)容靶累，這時(shí)候就需要進(jìn)行必要的人臉檢測。也就是在一張人臉圖像之中癣疟，系統(tǒng)會(huì)精準(zhǔn)的定位出人臉的位置和大小挣柬，在挑選出有用的圖像信息的同時(shí)自動(dòng)剔除掉其他多余的圖像信息來進(jìn)一步的保證人臉圖像的精準(zhǔn)采集。
人臉檢測是人臉識(shí)別中的重要組成部分睛挚。人臉檢測是指應(yīng)用一定的策略對(duì)給出的圖片或者視頻來進(jìn)行檢索邪蛔，判斷是否存在著人臉，如果存在則定位出每張人臉的位置扎狱、大小與姿態(tài)的過程侧到。人臉檢測是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的目標(biāo)檢測問題，主要體現(xiàn)在兩方面：
人臉目標(biāo)內(nèi)在的變化引起：（1）人臉具有相當(dāng)復(fù)雜的細(xì)節(jié)變化和不同的表情(眼淤击、嘴的 開與閉等)床牧，不同的人臉具有不同的外貌，如臉形遭贸、膚色等戈咳；（2）人臉的遮擋，如眼鏡、頭發(fā)和頭部飾物等著蛙。
外在條件變化引起：（1）由于成像角度的不同造成人臉的多姿態(tài)删铃，如平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)、深度旋轉(zhuǎn)以及上下旋轉(zhuǎn)等踏堡，其中深度旋轉(zhuǎn)影響較大猎唁；（2）光照的影響，如圖像中的亮度顷蟆、對(duì)比度的變化和陰影等诫隅；（3）圖像的成像條件，如攝像設(shè)備的焦距帐偎、成像距離等逐纬。
人臉檢測的作用，便是在一張人臉圖像之中削樊，系統(tǒng)會(huì)精準(zhǔn)的定位出人臉的位置和大小豁生，在挑選出有用的圖像信息的同時(shí)自動(dòng)剔除掉其他多余的圖像信息來進(jìn)一步的保證人臉圖像的精準(zhǔn)采集。人臉檢測重點(diǎn)關(guān)注以下指標(biāo)：
檢測率：識(shí)別正確的人臉/圖中所有的人臉漫贞。檢測率越高甸箱，檢測模型效果越好；
誤檢率：識(shí)別錯(cuò)誤的人臉/識(shí)別出來的人臉迅脐。誤檢率越低芍殖，檢測模型效果越好；
漏檢率：未識(shí)別出來的人臉/圖中所有的人臉谴蔑。漏檢率越低围小，檢測模型效果越好；
速度：從采集圖像完成到人臉檢測完成的時(shí)間树碱。時(shí)間越短肯适，檢測模型效果越好。
（4）人臉特征提取
目前主流的人臉識(shí)別系統(tǒng)可支持使用的特征通吵砂瘢可分為人臉視覺特征框舔、人臉圖像像素統(tǒng)計(jì)特征等，而人臉圖像的特征提取就是針對(duì)人臉上的一些具體特征來提取的赎婚。特征簡單刘绣，匹配算法則簡單，適用于大規(guī)模的建庫挣输；反之纬凤，則適用于小規(guī)模庫。特征提取的方法一般包括基于知識(shí)的提取方法或者基于代數(shù)特征的提取方法撩嚼。以基于知識(shí)的人臉識(shí)別提取方法中的一種為例停士，因?yàn)槿四樦饕怯裳劬ν诹薄㈩~頭、鼻子恋技、耳朵拇舀、下巴、嘴巴等部位組成蜻底，對(duì)這些部位以及它們之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系都是可以用幾何形狀特征來進(jìn)行描述的骄崩，也就是說每一個(gè)人的人臉圖像都可以有一個(gè)對(duì)應(yīng)的幾何形狀特征，它可以幫助我們作為識(shí)別人臉的重要差異特征薄辅，這也是基于知識(shí)的提取方法中的一種要拂。
（5）人臉識(shí)別
我們可以在人臉識(shí)別系統(tǒng)中設(shè)定一個(gè)人臉相似程度的數(shù)值，再將對(duì)應(yīng)的人臉圖像與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的所有人臉圖像進(jìn)行比對(duì)站楚，若超過了預(yù)設(shè)的相似數(shù)值脱惰，那么系統(tǒng)將會(huì)把超過的人臉圖像逐個(gè)輸出，此時(shí)我們就需要根據(jù)人臉圖像的相似程度高低和人臉本身的身份信息來進(jìn)行精確篩選源请，這一精確篩選的過程又可以分為兩類：其一是一對(duì)一的篩選枪芒，即對(duì)人臉身份進(jìn)行確認(rèn)過程彻况；其二是一對(duì)多的篩選谁尸，即根據(jù)人臉相似程度進(jìn)行匹配比對(duì)的過程。
（6）活體鑒別
生物特征識(shí)別的共同問題之一就是要區(qū)別該信號(hào)是否來自于真正的生物體纽甘，比如良蛮，指紋識(shí)別系統(tǒng)需要區(qū)別帶識(shí)別的指紋是來自于人的手指還是指紋手套，人臉識(shí)別系統(tǒng)所采集到的人臉圖像悍赢，是來自于真實(shí)的人臉還是含有人臉的照片决瞳。因此，實(shí)際的人臉識(shí)別系統(tǒng)一般需要增加活體鑒別環(huán)節(jié)左权，例如皮胡，要求人左右轉(zhuǎn)頭，眨眼睛赏迟，開開口說句話等屡贺。
人臉識(shí)別方法：
這里主要介紹基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法：
深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)使人臉識(shí)別技術(shù)取得了突破性進(jìn)展。人臉識(shí)別的最新研究成果表明锌杀，深度學(xué)習(xí)得到的人臉特征表達(dá)具有手工特征表達(dá)所不具備的重要特性甩栈，例如它是中度稀疏的、對(duì)人臉身份和人臉屬性有很強(qiáng)的選擇性糕再、對(duì)局部遮擋具有良好的魯棒性量没。這些特性是通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練自然得到的，并未對(duì)模型加入顯式約束或后期處理突想，這也是深度學(xué)習(xí)能成功應(yīng)用在人臉識(shí)別中的主要原因殴蹄。
深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別上有 7 個(gè)方面的典型應(yīng)用：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的人臉識(shí)別方法究抓，深度非線性人臉形狀提取方法，基于深度學(xué)習(xí)的人臉姿態(tài)魯棒性建模饶套，有約束環(huán)境中的全自動(dòng)人臉識(shí)別漩蟆，基于深度學(xué)習(xí)的視頻監(jiān)控下的人臉識(shí)別，基于深度學(xué)習(xí)的低分辨率人臉識(shí)別及其他基于深度學(xué)習(xí)的人臉相關(guān)信息的識(shí)別妓蛮。
其中怠李，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks,CNN）是第一個(gè)真正成功訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)算法，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型蛤克，能挖掘數(shù)據(jù)局部特征捺癞，提取全局訓(xùn)練特征和分類，其權(quán)值共享結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)使之更類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)构挤，在模式識(shí)別各個(gè)領(lǐng)域都得到成功應(yīng)用髓介。CNN 通過結(jié)合人臉圖像空間的局部感知區(qū)域、共享權(quán)重筋现、在空間或時(shí)間上的降采樣來充分利用數(shù)據(jù)本身包含的局部性等特征唐础，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，保證一定的位移不變性矾飞。
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)的廣泛應(yīng)用 ：
目前主流的人臉識(shí)別技術(shù)大多都是針對(duì)輕量級(jí)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫一膨，對(duì)于未來完全可預(yù)見的億萬級(jí)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫則還不太成熟，因此需要重點(diǎn)研究基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)洒沦。通俗意義上來講就是豹绪，目前國內(nèi)人口有十三億之多，由實(shí)力雄厚的人臉識(shí)別公司牽頭在不久的未來建立起一個(gè)覆蓋全國范圍的統(tǒng)一的人臉圖像數(shù)據(jù)庫也是可以預(yù)見的申眼，那么該人臉圖像數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的人臉圖像的容量可能會(huì)達(dá)到數(shù)十億甚至是數(shù)百億的級(jí)別瞒津，這時(shí)候可能就會(huì)存在大量表征相似、關(guān)鍵特征點(diǎn)相似的人臉括尸，如果沒有基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)巷蚪，建立更為復(fù)雜的多樣化的人臉模型，那么在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)和快速的人臉識(shí)別就會(huì)比較困難濒翻。
基于深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別方法的細(xì)分類：
人臉的表達(dá)模型分為2D人臉和3D人臉屁柏。2D人臉識(shí)別研究的時(shí)間相對(duì)較長，方法流程也相對(duì)成熟肴焊，在多個(gè)領(lǐng)域都有使用前联，但由于2D信息存在深度數(shù)據(jù)丟失的局限性，無法完整的表達(dá)出真實(shí)人臉娶眷，所以在實(shí)際應(yīng)用中存在著一些不足似嗤，例如識(shí)別準(zhǔn)確率不高、活體檢測準(zhǔn)確率不高等届宠。
3D人臉模型比2D人臉模型有更強(qiáng)的描述能力烁落，能更好的表達(dá)出真實(shí)人臉乘粒，所以基于3D數(shù)據(jù)的人臉識(shí)別不管識(shí)別準(zhǔn)確率還是活體檢測準(zhǔn)確率都有很大的提高。
2D人臉識(shí)別模型比較有名的有FaceNet：
davidsandberg/facenetgithub.com
這個(gè)是Facenet的官方github代碼地址伤塌，里面人臉檢測使用的是MTCNN模型灯萍，具體的介紹可以稍微再參考下我的這篇文章：
天山老霸王：用Pyqt5開發(fā)的基于MTCNN、FaceNet人臉考勤系統(tǒng)
注意：此模型未包含活體檢測每聪，人臉提取特征是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)旦棉，人臉檢測是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
3D人臉識(shí)別現(xiàn)狀：
目前3D人臉識(shí)別在市場上根據(jù)使用攝像頭成像原理主要分為：3D結(jié)構(gòu)光药薯、TOF绑洛、雙目立體視覺。
3D結(jié)構(gòu)光
3D結(jié)構(gòu)光通過紅外光投射器童本，將具有一定結(jié)構(gòu)特征的光線投射到被拍攝物體上真屯，再由專門的紅外攝像頭進(jìn)行采集。主要利用三角形相似的原理進(jìn)行計(jì)算穷娱，從而得出圖像上每個(gè)點(diǎn)的深度信息绑蔫，最終得到三維數(shù)據(jù)。
基于3D結(jié)構(gòu)光的人臉識(shí)別已在一些智能手機(jī)上實(shí)際應(yīng)用泵额，如國外使用了超過10億張圖像（IR和深度圖像）訓(xùn)練的FaceId配深；國內(nèi)自主研發(fā)手機(jī)廠商的人臉識(shí)別。
TOF
TOF簡單的說就是激光測距梯刚，照射光源一般采用方波脈沖調(diào)制凉馆，根據(jù)脈沖發(fā)射和接收的時(shí)間差來測算距離薪寓。
采用TOF的方式獲取3D數(shù)據(jù)主要在Kinect上實(shí)現(xiàn)亡资，Kinect在2009年推出，目的是作為跟機(jī)器的交互設(shè)備向叉，用在游戲方面锥腻。主要獲取并處理的是人體的姿態(tài)數(shù)據(jù)。
雙目立體視覺
雙目是基于視差原理并由多幅圖像獲取物體三維幾何信息的方法躯舔。由雙攝像機(jī)從不同角度同時(shí)獲得被測物的兩幅數(shù)字圖像搂橙，并基于視差原理恢復(fù)出物體的三維幾何信息竹伸，從而得出圖像上每個(gè)點(diǎn)的深度信息、最終得到三維數(shù)據(jù)幸斥。
由于雙目立體視覺成像原理對(duì)硬件要求比較高，特別是相機(jī)的焦距咬扇、兩個(gè)攝像頭的平面位置甲葬，應(yīng)用范圍相對(duì)3D結(jié)構(gòu)光TOF少。
相比2D人臉識(shí)別懈贺，可以簡單理解為在RGB基礎(chǔ)上添加了深度信息经窖，人臉的深度坡垫。
按深度信息使用的方法可以分為兩類：3D人臉識(shí)別、2D+人臉識(shí)別画侣。
3D人臉識(shí)別
3D人臉識(shí)別處理的是3D的數(shù)據(jù)冰悠，如點(diǎn)云、體素等配乱，這些數(shù)據(jù)是完整的溉卓，立體的，能表達(dá)出物體各個(gè)角度的特征搬泥，不管一個(gè)人正臉還是側(cè)臉的诵，理論上都是同一個(gè)人。但是因?yàn)辄c(diǎn)云等3D數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大佑钾、而且點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有無序性西疤、稀疏性等特點(diǎn)，3D人臉識(shí)別開發(fā)難度比較大休溶。
2D+人臉識(shí)別
由于3D人臉識(shí)別開發(fā)難度比較大代赁，于是有2D+人臉識(shí)別，其處理方式比較簡單兽掰，只是將3D的人臉數(shù)據(jù)分為2D的RGB數(shù)據(jù)+深度數(shù)據(jù)芭碍。處理的方法為先采用2D的人臉識(shí)別方法處理2D的RGB數(shù)據(jù)，然后再處理深度數(shù)據(jù)孽尽。這樣的處理實(shí)現(xiàn)起來就相對(duì)較快窖壕，因?yàn)槟壳暗?D人臉識(shí)別有一套比較成熟的方法，特別是CNN出現(xiàn)后杉女，2D的人臉識(shí)別在各挑戰(zhàn)賽瞻讽、數(shù)據(jù)集上識(shí)別的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到甚至超過人類的識(shí)別精度。
2D+人臉識(shí)別的方法能比較好將2D人臉識(shí)別的方法遷移過來熏挎，但是這樣人為的將深度信息跟RGB信息分開處理不如3D人臉識(shí)別準(zhǔn)確率高速勇。2D+人臉識(shí)別相對(duì)2D人臉識(shí)別準(zhǔn)確率提高不會(huì)很大，但是在活體檢測的準(zhǔn)確率上有一定的提高坎拐。
具體可以參考以下文章：
