人臉識別的原理是什么？

螞蟻科學

最近，許多手機推出了人臉解鎖的功能。

此外，

1.人臉識別門禁考勤系統，人臉識別防盜門等（企業、住宅安全和管理）

2.如利用人臉識別系統和網絡，在全國范圍內搜捕逃犯（公安、司法和刑偵）

......人臉識別前景廣闊

其原理是什么呢？

人臉識別，作為一項新興的生物技術，其環節無非有三：

1.建立人像檔案

2.讀取人像

3.前面的兩者的比對

最核心的東西，就是其中的識別算法。

主流的人臉識別技術基本上可以歸結為三類，即：基于幾何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1.基于幾何特征的方法人臉上的眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等，既是人們的共性，同時也是區分個體的關鍵（因為其大小、形狀等不盡相同）。我們經常用面部的特征來描述個體，機器同樣也可以做這件事。機器通過對圖像處理，得到對這些圖像的集合特征描述（比如根據你的鼻子的顯著特點導出一組用于識別的特征度量如距離、角度等）當然，這些處理，會導致一些局部特征信息的丟失。所以需要做出改進。2.基于模板的方法比如特征臉方法、線性判別分析方法、奇異值分解方法、神經網絡方法等特征臉法：（有許多改進方法，常與基于幾何特征的方法結合）特征臉法的基本思想，便是搜集大量的圖像進行分析，尋找人臉圖像分布的基本元素，即人臉圖像樣本集協方差矩陣的特征向量，以此近似地表征人臉圖像。神經網絡方法：神經網絡（又稱人工神經網絡），是一種運算模型，由大量的節點以及它們之間的聯接構成。每個節點代表一個函數，而聯接則代表權重。這玩意兒是人們對人腦神經網絡工作方式抽象的一個產物，所以加了個“人工”來區別。按照其反饋的機制，又可以分為前饋網絡、遞歸網絡等。12年之前，運用于人臉識別的神經網絡中類有前饋、遞歸等。而后，深度學習基于大數據的卷積神經網絡取得了更大的成果（Yale人臉數據庫）3.基于模型的方法有基于隱馬爾柯夫模型，主動形狀模型和主動外觀模型的方法等。4......

以上的介紹可以說相當粗略，有關圖像處理的細節（比如預處理的方式，如下圖），

（圖像二值化后的效果）

（直方圖均衡化后的效果）

或是算法的細節（比如如何在一張人像中找到一個人的鼻子）等沒有過多提及。

參考資料：

[1]姜賀. 基于幾何特征的人臉識別算法的研究[D].大連理工大學,2008.

[2]趙顯達,黃歡.基于卷積神經網絡的人臉識別的研究[J].信息技術,2018(09):15-19+23.

[3]丹尼布里茨《理解NLP的卷積神經網絡》

http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/

[4]《人臉識別主要算法原理》https://blog.csdn.net/amds123/article/details/72742578