一分钟看懂人脸识别技术（人脸识别是怎么做到的）

人工智能是未来的发展趋势，人脸识别是人工智能应用最为广泛的一项技术，在现实生活中，我们使用的微信的安全验证、智能手机的人脸解锁功能等都运用到了人脸识别

今天我们就来详细的了解一下什么是人脸识别技术？它的技术原理是什么？

什么是人脸识别技术？

人脸识别技术是基于人的脸部特征，首先对输入的人脸图像或者视频流进行判断，观测其是否存在人脸，如果存在人脸，就需要进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并根据得到的信息，进一步提取每个人脸中所包含的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别出每个人脸的身份

人脸识别系统组成

人脸识别技术原理

人脸识别技术分为三个部分，即人脸检测、人脸和人脸对比

人脸检测

人脸检测就是面貌检测，是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在人脸，并且能够识别人脸文字和大小，分离出来。用户通过该服务，可以同时识别出图片中包含的不同倾角正脸及侧脸

图1 人脸检测示意图

人脸对比

图2 人脸比对示意图

人脸搜索

人脸搜索给用户提供了人脸集操作相关的API。用户可以通过创建人脸集合接口创建属于用户的人脸集；通过添加人脸接口向人脸集中添加图片；通过查询人脸搜索接口，返回与输入人脸相似度最高的N张人脸图片；通过删除人脸接口从人脸集中删除用户不需要的人脸特征；通过删除人脸集接口删除用户创建的人脸集

人脸搜索可用于企业、住宅的安全管理等多种场景，但由于翻拍照片和本人照片人脸搜索服务无法感知，不可用于防翻拍场景

图3 人脸搜索示意图

活体检测

动作活体检测

动作活体检测的功能是通过判断视频中的人物动作与传入动作列表是否一致来识别视频中人物是否为活体。如果有多张人脸出现，则选取最大的人脸进行判定。

静默活体检测

静默活体检测是基于人脸图片中可能存在的畸变、摩尔纹、反光、倒影、边框等信息，判断图片中的人脸是否来自于真人活体，有效抵御纸质翻拍照、电子翻拍照以及视频翻拍等各种攻击方式。静默活体检测支持单张图片，不支持多人脸图片

人脸识别主要的标注方式

人脸识别主要的数据标注方式：关键点标注

关键点标注：人脸关键点是对于图像中人脸五官与轮廓定位的标注，主要用来对人脸的关键位置，如脸廓、眉毛、眼睛、嘴唇进行定位，人脸关键点检测是人脸识别过程中重要的一步

人脸关键点从25点到109点，数量越来越多，越来越精细，对标注员的基本功和标注团队审核能力的要求也越来越高，标注质量的好坏，对人工智能人脸模型的算法准确度有很大作用

人脸识别技术的应用场景

在人们日常生活中，人脸识别的应用已经变得越来越广泛，只要需要对人们的身份进行识别的地方，如：门禁系统、安防系统、无人超市、电子护照、自主服务系统（如ATM）、信息安全系统等

人脸关键点标注主要应用于安防行业

通过对人脸关键点的准确标注可在车站、机场等公共场所有效识别到可疑人物，使市民的安全性多了一份保障

人脸关键点标注可用于金融行业

在金融领域中，人脸关键点标注被用于智能审核、自主开卡等业务，还可利用人脸关键点标注对用户身份进行合适，保护用户的资金安全

人脸关键点标注可用于AI教育行业

在AI教育行业中，人脸关键点标注可对老师、学生的脸部轮廓进行准确定位，可有效检测出其上下课的状态，为教育提供了高效的监督作用

人脸关键点标注可用于面部特征分析

支持对人脸五官及轮廓的准确定位，实现面部特征分析，落地在智能医美等产品

人脸关键点标注可用于美颜拍摄

高精度的人脸关键点可进行美颜塑形，基于关键点可以分析脸型、眼睛形状、鼻子形状等，从而对人脸的特定位置进行修饰加工，可满足小视频、相机、动态贴纸等娱乐互动的功能，落地在图片、视频、直播等多种美颜场景下

近年来，随着视频监控的快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离且用户非配合状态下的快速身份识别技术，人脸识别技术无疑是最好的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速的身份识别

未来，只要需要对人们身份进行识别的地方，就都有可能运用到人脸识别技术

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