人脸识别过程？

一、人脸识别过程？

人脸检测

“人脸检测”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。

人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸或多个人脸框）。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者带旋转方向的矩形。

常见的人脸检测算法剧本是一个“扫描”+“判断”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“最小脸尺寸限制”、“人脸数量上限”的方式来加速算法。

2、 人脸配准

“人脸配准”是定位出人脸上五官关键点坐标的技术。

人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”+“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可根据不同的语义来定义。

当前效果较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域抠取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸特征提取，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

右图中的绿色点位人脸配准结果

3、人脸属性识别

“人脸识别属性”是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术。

一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐（旋转、缩放、扣去等操作后，将人脸调整到预定的大小和形态），然后进行属性分析。

常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估算、姿态估计、表情识别等都是相互独立的算法。但是一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。

人脸属性识别过程（最右侧文字为属性识别结果）

4、人脸特征提取

以在基本保证算法效果的前提下将模型大小和运算速度优化到移动前端可用的状态。

人脸提特征过程（最右侧数值串为“人脸特征”）

5、人脸比对（人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类）

“人脸对比”是衡量两个人脸之间相似度的算法。

人脸比对算法的输入是两个人脸特征（注：人脸特征由前面的人脸特征算法获得），输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础航加一些策略来实现。相对人脸提特征过程，单次的人脸比对耗时极短，几乎可以忽略。

基于人脸比对可衍生出人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类等算法。

人脸比对过程（右侧的相似度为人脸比对输出的结果）

6、人脸验证

“人脸验证”是判定两个人脸图是否为同一个人的算法。

他的输入是两个人脸特征，通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度，通过与预设的阈值比较来验证这两个人脸特征是否属于同一个人（即相似度大于阈值，为同一个人；小于阈值为不同）

人脸验证过程说明（最右侧“是同一个人”为人脸验证的输出）

7、人脸识别

“人脸识别”是识别输入人脸图对应身份的算法。输入一个人脸特征，通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个对比，找出“一个”与“输入特征相似度较高的特征。将这个较高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的身份，否则返回”不在库中。

人脸识别过程（右侧身份Jason为识别结果）

8、人脸检索

“人脸检索”是查找和输入人脸相似的人脸序列的算法。人脸检索通过将输入的人脸和一个集合中的所有人脸进行比对，根据比对后的相似度集合中的人脸进行排序。根据相似度从高到底排序的人脸序列即使人脸检索的结果。

人脸检索过程（右侧绿框内排序序列为检索结果）

9、人脸聚类

“人脸聚类”是将一个集合内的人脸根据身份进行分组的算法。

人脸聚类也是通过将集合内所有的人脸两两之间做人脸比对，再根据这些相似度进行分析，将属于同一个身份的人划分到一个组里。

在没有进行人工身份标注之前，只知道分到一个组的人脸是属于同一个身份，但不知道确切身份。另外架设集合中有n个人脸，那么人脸聚类的算法复杂度为0。

人脸聚类过程（右侧率款内按身份的分组结果为聚类结果）

10、人脸活体

“人脸活体”是判断人脸图像是来自真人还是来自攻击假体（照片、视频等）的方法。

和前面所提到的人脸技术相比，人脸活体不是一个单纯算法，而是一个问题的解法。这个解法将用户交互和算法紧密结合，不同的交互方式对应于完全不同的算法。

二、人脸识别属于人工智能中的什么技术？人脸识别？

人脸识别属于计算机视觉技术，是指使用计算机软件和硬件工具来识别个人面部特征，并把它们与一组存储在数据库中的身份特征进行对比。它是一种人工智能技术，因为它使用计算机视觉和机器学习等技术来处理图像和视频。

三、斗鱼人脸识别过程？

1.首先在手机中打开斗鱼直播应用，点击首页左上角的“头像”进入个人中心。

2.在个人中心先进行登录，登录后点击用户“头像”，进入个人资料页面。

3.在个人资料页面点击“实名认证-未认证”选项，开始进行实名认证。

4.进入个人身份信息页面，输入自己的姓名和身份证号，点击“立即认证”。

5.进入身份验证授权页面，点击“同意并认证”，使用支付宝认证服务进行实名认证。

6.进入身份验证人脸采集页面，点击“采集本人人脸”，开始进行面部识别。

7.人脸识别成功后即可完成身份验证，斗鱼直播实名认证成功。

四、人脸识别过程

人脸识别过程的工作原理及应用领域

人脸识别是一种生物特征识别技术，通过分析和比对人脸图像中的特征点，可以识别出一个人的身份信息。它已被广泛应用于安全监控、人机交互、身份认证等领域。

在人脸识别过程中，首先需要采集人脸图像。传感器会对被采集者的面部进行扫描，生成一张人脸图像。这个过程可以通过摄像头、红外传感器等设备完成。

图像预处理：

接下来，对采集到的人脸图像进行预处理。这包括图像去噪、图像分割等操作。预处理的目的是为了提高后续人脸特征提取的准确性和可靠性。

人脸特征提取：

在人脸识别过程中，最关键的步骤是提取人脸的特征点信息。特征提取算法会根据人脸图像中的特征点位置和分布，生成一个特征向量。这个特征向量可以用来表示一个人的独特特征，比如眼睛间距、鼻子形状等。

特征匹配和比对：

通过特征提取得到的特征向量，可以与已有的人脸特征库进行匹配比对。人脸特征库中存储了大量已知人脸的特征向量数据。识别系统会将待识别的人脸特征与库中的特征进行相似度计算，找出最相似的人脸特征。

身份验证或识别：

根据特征匹配的结果，确定被识别人的身份信息。如果人脸特征匹配度高于设定的阈值，系统会将其认定为已知身份，并返回身份信息。如果匹配度过低或者找不到匹配的特征，系统可能会将其视为陌生人。

人脸识别应用领域

人脸识别技术的应用领域非常广泛，下面将介绍一些常见的应用场景。

安全监控：

人脸识别技术可以应用在安全监控领域，例如机场、地铁等公共场所的安全检测。通过安装摄像头和人脸识别系统，可以实时监控人员进出的情况，并对比识别出黑名单中的人员。

身份验证：

人脸识别可以用于身份验证场景，例如手机解锁、门禁系统等。通过人脸识别技术，用户可以更方便地进行身份验证，无需记忆密码或使用卡片，提高了安全性和便捷性。

金融行业：

人脸识别技术在金融行业也有着广泛的应用。例如银行可以使用人脸识别技术对客户进行身份认证，增加交易的安全性。同时，在人脸识别的基础上，还可以进行活体检测，避免使用照片等作弊行为。

人机交互：

人脸识别技术可以用于人机交互场景，例如智能手机、智能电视等设备。通过人脸识别技术，可以实现面部表情识别、眨眼控制等交互方式，提供更流畅、自然的用户体验。

公安领域：

在公安领域，人脸识别技术被广泛应用于犯罪嫌疑人的抓捕和身份确认。通过人脸识别技术，可以快速识别出目标人物，并与公安数据库进行比对，提高犯罪侦查的效率。

人脸识别技术的发展趋势

随着人脸识别技术的不断发展，未来有一些技术趋势值得关注。

深度学习：

目前，深度学习已经成为人脸识别技术中的重要组成部分。通过深度神经网络的训练和优化，可以实现更精准的人脸识别。未来的人脸识别技术将更加依赖深度学习，提高准确性和鲁棒性。

多模态融合：

除了人脸特征，声音、指纹等生物特征也可以用于身份识别。多模态融合技术可以将多种生物特征结合起来，提高识别的准确率和可靠性。未来人脸识别技术可能会与其他生物特征融合，实现更全面的身份认证。

可信度评估：

人脸识别技术的可信度评估是重要的研究方向之一。通过建立可靠的评估模型，可以判断识别结果的可信度，从而提高识别系统的可用性和安全性。

总之，人脸识别技术在安全监控、身份验证等领域有着广泛的应用前景。随着技术不断进步和创新，相信人脸识别技术将在未来发挥更大的作用。

五、人脸识别的过程

人脸识别的过程

近年来，随着人工智能的快速发展，人脸识别技术也越来越受到关注。人脸识别作为一种生物特征识别技术，在安全领域、金融领域、社交媒体等各个领域都有广泛的应用。那么人脸识别的过程是怎样的呢？本文将为您详细介绍。

1. 原理

人脸识别的原理主要包括图像获取、人脸检测、特征提取和特征匹配几个步骤。

• 图像获取：通过摄像头或者静态图像获取人脸图像。
• 人脸检测：利用计算机视觉技术，对图像进行人脸检测，确定人脸的位置和大小。
• 特征提取：将检测到的人脸图像中的关键特征点提取出来，比如眼睛、鼻子、嘴巴等。
• 特征匹配：将提取到的特征与已知的人脸模板进行比对，通过计算相似度来判断是否匹配。

通过以上一系列的步骤，就可以实现对人脸的识别和验证。

2. 应用

人脸识别技术在各个行业都有广泛的应用。

2.1 安全领域

在安全领域，人脸识别可以用于门禁系统。通过人脸识别技术，可以实现人脸与身份信息的对比，从而达到身份验证的目的。此外，人脸识别还可以应用于犯罪嫌疑人的抓捕和追踪，提高犯罪侦查的效率。

2.2 金融领域

在金融领域，人脸识别可以用于支付认证。通过人脸识别技术，可以实现刷脸支付，提升支付的便捷性和安全性。此外，人脸识别还可以应用于银行的客户识别，防止身份盗用和欺诈行为。

2.3 社交媒体

在社交媒体领域，人脸识别可以用于照片管理。通过人脸识别技术，可以实现自动识别和分类照片中的人物，方便用户查找和管理照片。

2.4 其他领域

人脸识别技术还可以应用于人脸美化、人脸表情识别、人脸情绪分析等方面。

3. 挑战

尽管人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用，但也面临着一些挑战。

• 光线条件：在不同的环境光线条件下，人脸图像的亮度、对比度等特征会发生变化，对识别结果产生影响。
• 角度变化：人脸识别对人脸的角度变化敏感，不同角度的人脸会导致特征提取不准确。
• 表情变化：人脸表情的变化也会影响到人脸识别的准确性。
• 遮挡问题：人脸的遮挡问题也是人脸识别常见的挑战之一。
• 隐私问题：人脸识别技术引发的隐私问题也需要引起重视。

针对这些挑战，研究人员和工程师们正不断努力改进算法和技术，提高人脸识别的准确性和稳定性。

4. 结论

人脸识别技术在当今社会已经得到广泛应用，并展现出强大的潜力。它不仅提高了各个行业的安全性和便捷性，还为人们带来了更多的便利和乐趣。然而，我们也需要关注人脸识别技术所带来的一些问题，例如隐私问题和不公平性问题，以便更好地应对和解决。相信随着科技的不断发展，人脸识别技术将会更加成熟和完善。

六、人工智能人脸识别技术的论文难度如何？

人工智能人脸识别技术是一个相对复杂的研究领域，需要涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习等多个方面的知识。因此，与这方面的论文难度也相对较高。

具体来说，人工智能人脸识别技术的论文需要包含以下内容：

1. 介绍人脸识别技术的研究背景和意义。
2. 对人脸识别技术的相关算法和模型进行分析和评估。
3. 针对人脸识别技术中存在的问题提出自己的解决方案和改进方法。
4. 针对自己提出的方案进行实验和评估，并与现有的算法进行比较。
5. 结果分析和讨论，总结自己的研究成果和不足之处，指出未来的研究方向。

这些内容需要研究者具备扎实的计算机视觉和机器学习的理论基础，并具备一定的编程和实验能力。同时，还需要熟悉人脸识别技术的前沿研究动态，并能够对现有的研究进行深入的分析和总结。

综上所述，人工智能人脸识别技术的论文难度相对较高，需要研究者具备较高的理论和实践水平。

七、人工智能里人脸识别行业的现状是什么？

目前我国排名前列的人脸识别企业主要有旷视科技、商汤科技等专门成立从事人脸识别技术研发应用的创业型公司，老牌的安防及上市企业如海康威视、大华股份、川大智胜、欧比特等，同时还有互联网巨头腾讯、阿里、百度以投资或自有研发团队的形式进入人脸识别领域。

在不同应用领域，人脸识别行业品牌的知名度不一样。按照人脸识别技术的应用维度分析，可以分为政府、企业和个人消费者，其中政府部门一般希望人脸识别技术应用在智能安防领域，应用场景复杂，对准确性的要求较高;个人消费者应用场景复杂性低，但对消费体验要求较高。按照人脸识别技术的供给维度分析，人脸识别技术能够提供的产品主要划分为工程项目、硬件及软件技术。

在个人应用领域，纯粹的软件技术(人脸识别技术)与智能手机及平板电脑等智能终端结合，应用场景简单，主要品牌为旷视科技、商汤科技等初创企业;在企业应用领域，主要是门禁、考勤等产品需求，应用场景最为简单，主要品牌为汉王科技、海康威视等企业;在政府应用领域，人脸识别的项目工程一般应用在公共安全领域(包括出入境管理、智慧城市等领域)，此类领域应用场景最复杂，主要企业包括欧比特、海鑫科金、海康威视、大华股份等企业。

发展前景：多方因素驱动，市场规模稳步扩大

随着人脸识别技术不断成熟，市场需求将加速释放，应用场景不断被挖掘。从社保领取到校园门禁，从远程预授信到安检闸机检查，人脸识别正不断打开市场。人脸识别市场热度高涨，其应用场景得到跨越式发展的根本原因在于技术革新。人工智能下，深度学习使人脸识别的精确度超越肉眼级别，极大丰富了人脸识别的应用场景。互联网银行远程开户的刚需将人脸识别带进了金融级应用场景，同时智慧城市建设下，安防等领域对人脸识别的需求逐步扩大;巨头频繁布局人脸识别赋予其更大的应用场景想像空间，同时培养用户“刷脸”习惯以及对技术的认可度，有利于产业进一步发展。多方的推动使得人脸识别应用得到爆发式发展。

随着我国社会经济的稳步发展，对于人脸识别技术的应用需求也将越来越大。此外，随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像头数量大规模增长，使得人脸识别在数据采集上的阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量与应用领域。预计未来五年人脸识别市场规模将保持20%以上的增长速度，到2024年市场规模达到100亿元左右。

八、人脸识别是人工智能的应用？

人脸识别属于人工智能的一个重要分支，人工智能主要是指技术行业，是一整个AI大环境，大平台，人脸识别属于其中一部分，和指纹、虹膜等类似，基本上御用身份确认。

编程是属于计算机专业，编程技术是指借助于计算机来达到某一目的或解决某个问题的技术，使用某种程序设计语言编写程序代码，最终得到结果。编辑程序让电脑执行的过程就叫编程。计算机专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。

九、人工智能是怎么进行人脸识别的？

人脸识别主要分为四个步骤：

Face Detection -> Face Alignment -> Feature Extraction -> Feature Matching ^[1]

对应: 人脸检测 -> 人脸对齐 -> 特征提取 -> 特征匹配, 如下图所示。

1 人脸检测

人脸检测（face detection）^[2]是一种在任意数字图像中找到人脸的位置和大小的计算机技术。它可以检测出面部特征，并忽略诸如建筑物、树木和身体等其他任何东西。有时候，人脸检测也负责找到面部的细微特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等的精细位置。

如下图所示，前两个人脸可以比较容易检测到，但后面一位面部都不部分遮挡，则不能很容易检测出来，这也是人脸检测的难点。 关于具体的检测算法，可以参考这篇简单的综述^[3]。

2 人脸对齐

人脸对齐是将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准的形状。先定位人脸上的特征点，然后通过几何变换（仿射、旋转、缩放），使各个特征点对齐（将眼睛、嘴等部位移到相同位置）。

3 特征提取

人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。 人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。

4 特征匹配

这一步就是依据第三步特征提取之后的人脸建模，与数据库中的模型进行匹配，匹配结果为相似度，如下图所示。

难点：

人脸图像在现实世界中的呈现具有高度的可变性。所以人脸识别也是最有挑战性的生物识别方法之一。人脸图像可变的地方包括：

• 头部姿势
• 年龄
• 遮挡
• 光照条件
• 人脸表情

应用：

人脸识别的应用变得越来越广泛，只要跟身份识别相关的未来都有可能使用人脸识别。下面列几个典型的应用场景。

• 门禁系统
• 安防系统
• 无人超市
• 电子护照及身份证
• 自主服务系统（如ATM）
• 信息安全系统，如刷脸支付
• 娱乐型应用，如抖音里的部分道具

总结：

人脸识别是一个系统性的工程，其中每一步都有不同类型的实现方法，但识别的准确率和达成率依赖于数据库的丰富和准确程度^[4]。

十、AI 人工智能 人脸识别市场这条路何去何从？

人脸识别应用十分广泛，今天我们就门禁识别系统中的人脸识别，来描述一下其痛点。

对于员工来说：

（1）传统识别过程繁琐。对于员工来说，传统的上班入门需要进行登记或者刷卡入户，比较繁琐，而人脸识别不需要携带相应的物件，凭借“刷脸”即可轻松入门。

（2）传统识别出错率高。传统识别依靠安保或者刷卡识别，出错率较高或者不够严谨，无法做到一一对应，影响绩效考勤或者让违规人员进入。

对于管理者：

（1）人工雇佣成本高。需要雇佣大量的安保人员，需要其24小时在岗。同时只要安装了人脸识别系统即可做到开源节流，同时保障安保系统高效运转。

（2）传统识别系统信息化难度低。传统企业应用刷卡或者人工方式来控制进出，对于下一步溯源比较困难，信息化、可视化程度低，很难进行下一步梳理和统计。

人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。目前基于深度学习的人脸识别算法一般采用卷积神经网络（ convolution neural network，CNN） 来实现。 发展至今，基于CNN的人脸识别算法在准确率上已经趋于100 ％ ，并且有越来越多效果很好的网络相续出现。

人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。

2、电子护照及身份证。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。

3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。

4、自助服务。

5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。目前大多数场景中人脸识别都已经投入生产，并且作为企业重要的一部分。