AI技术中最有商业想象空间的能力——人脸识别
人脸识别技术一项很有意思的技术，未来理想的状态是在你不经意的时候就已经查明你的身份。对于系统，你已不再是隐形之人。
在我之前的文章中也详细通俗的介绍了语义理解及语音识别技术的具体细节，但是作为AI界三大基础技术是必须要讲完的，所以今天我们谈谈人脸识别究竟是如何认出你的？
按照惯例，我们先大致了解人脸识别技术的后台流程：
人脸识别原理过程
第一步：人脸图像采集及检测，顾名思义，其实就是给你照个相，然后传递给下一个模块。
第二步：这个时候照完像我们是不是该处理，比如ps啊，美图啊，瘦脸啊，美白啊。识别技术也同样需要对你的脸做一下校正，让它用自己那一套自己熟悉的处理方式给你打打光（光线补偿）避免暗色过多，顺便做一下灰度变换，滤波、锐化等等一套组合拳打下来。
第三步：美完图了，这个时候重头戏就到了，应该开始提取你的特征点了，你张的是不是歪瓜劣枣，怎么歪的？歪的特点在哪里。当然我只是比喻，真正提取特征的方式很多种，比如视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征等等，方式不同提取的料也不同。当然也就容易影响识别的效果，还是需要具体看在哪个场景应用哪种识别方法。
第四步：提取特征数据后传输到数据库中开始检索，看看谁更像这人？但是以什么为标准说像这个人呢？我们设定一个阀值，超过这个数值我们就认为他们很像，搞不好是兄弟姐妹。但是会出现一个问题，一旦出现好几个阀值以上的人，那到底谁是呢？这个时候我们可能就要重新多采集一些你的照片，多优化一下模型以便更好的认识你了。
这就是大致的一个原理流程，具体场景还需要增加具体步骤。
01 人脸识别技术的分类
我们经常说的人脸识别只是人脸技术的一个子技术，人脸识别技术是分很多类别的，出门别丢人哦。
人脸技术分类-摘自百度
我们以百度的人脸技术举例，先看看人脸检测及跟踪
人脸检测跟踪
百度一般都会给识别到的人脸规划一个方框，用于识别人脸所在。初步定位，以便后面做更加详细的分解。
业内熟悉的朋友可能都了解，在人脸上都会布置关键点位，点位越多，越详细，识别的效果越优秀，用关键点位的方式能够详细的分析我们的脸型特征，能够为特征提取起到很好的助力。
这项技术应该是很多妹子的真爱，左上角是原图，右上角是算法经过关键点位分析出来的像素人脸，算法中会分析出人脸中鼻子在哪里？眼睛在哪里？
大家可能会问，能干嘛呢？看下面两张图，是美白之后的效果。可以应用于视频美白处理，天然黑妹子的福音。
02 人脸属性定义
人脸属性值表分析
在给该算法模型一张图片，可以分析出我们想要的任何维度属性值以及结果概率，这项技术在未来应用上是非常广泛的，相当于计算机视觉类的大脑，通俗来讲就是让机器能读懂它看到的一切。大家创业，找工作的都可以往这里来靠哈。
03 人脸识别技术产品应用
活体检测
金融行业验证
贴纸相机
当前很流行的贴纸相机产品，依据人脸检索跟踪的技术，不断的调整贴纸位置，达成图中的效果。
图像文字识别
这项技术也是系统录入员工的最爱，基本一拍照便能依照系统栏目维度规定自动录入文本。
从以上的介绍后大家是否能够理解人脸识别技术的具体流程？或者该技术在未来和现在都能应用在哪些场景？
你认为什么技术最有可能影响未来的世界，影响你的生活？
从作者从业者角度来思考的话，语音、语义、图像识别三大基础AI技术都缺一不可，但商业角度来看，当前最有可能衍生出大量新场景的技术是图像识别，而图像识别最大的应用空间是人脸识别
在人脸识别技术应用中，通过标注出来的有包括人像，物体的信息的图像数据，和核心算法、深度学习技术行成自己的产品，比如人脸识别的闸机、人脸识别机器人等，然后再通过产品本身来服务用户，在用户使用的过程当中自主去学习从而产生用户行为数据，接而再反哺并促使产品和技术不断优化、自我学习。
04 基于深度学习的人脸识别技术
人脸识别是一个较为宽泛的概念，涵盖了构建人脸识别系统的一系列技术，包括人脸检测、防伪检测、人脸对齐、特征提取、特征对比等，其按照对比的量级可分为1：1、1：N、N：N。目前先进的人脸识别算法均采用了深度学习技术，在公开的百万基准数据集MegaFace中已能达到98%的精度，人脸识别技术基本趋于成熟。
1:1人脸识别模式主要用于身份验证
1:1即Face Verification，1:1人脸识别技术是一种静态对比，比较两个人的相似度。主要是利用图像处理技术从图像中提取人脸特征值，计算机对当前人脸与人像数据库进行快速人脸比对，并得出是否匹配的过程，可以简单理解为证明你就是你。
1:1人脸识别的应用场景主要为人脸手机解锁、人证合一，通常应用落地场景为手机厂商寻找有算法识别技术的软件供应商为其内置SDK，辅助代码移植，使其手机拥有人脸识别解锁的能力，典型代表为OPPO、华为等手机厂商。
1：N人脸识别模式主要是用于行业场景落地
1：N人脸识别技术是在海量的人像数据库中找出当前用户的人脸数据并进行匹配。N的数目在千万级。其特点是动态和非配合，这是对于1:N而言也是非常重要的两个点，所谓的动态也就是识别的是一个动态的视频流；非配合是指识别对象不用感知到摄像头的位置并配合完成识别工作，而地点，阴暗，光线，玻璃都会影响识别的准确性，所以1:N相对更具挑战性。
1:N人脸识别的应用场景包括学校电子班牌、物业小区、新零售的客户识别等。
学校电子班牌， 将走班制课程表与多模式多方式班级考勤关联，实现校务与教务的信息化管理，成为学校和班级、教师和学生、家长和学生之间交流与互动的桥梁。
从物业小区到企业楼宇，结合企业的需要可以用于人脸闸机、考勤、OA管理、访客的管理和注册，随之而来的就是更加智能的管理人群和流向。
在新零售行业，帮助线下零售商家更了解他们的客户，将线下人群信息向线上转化。通过前端的图像获取硬件和机器视觉技术分析客群，提供精准的客流分析如顾客年龄、性别，甚至停留时长、行为分析等多维数据。
N:N人脸识别模式主要用于政府机关
N:N是1：N的延伸，即同时对多张人脸进行人脸检索，需要占用更多的计算资源。是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程，是动态人脸比对。
N:N人脸识别的应用场景主要为公共安防、天网系统等。比如公共场所动态监控、缉拿逃犯、人员布控等就是典型的运用N:N人脸识别模式。
本文作者 @南国书生 。
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