人臉識別

人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法。零售商超領(lǐng)域，阿里、京東等紛紛試水無人超市，人臉識別技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用在購物、結(jié)算環(huán)節(jié)，不僅可以幫助線下店鋪迅速捕1捉用戶信息以提供個性化服務(wù)，對消費者的消費體驗也是一種升級。

人臉自動對焦和笑臉快門技術(shù)：首先是面部捕1捉。它根據(jù)人的頭部的部位進行判定，首先確定頭部，然后判斷眼睛和嘴巴等頭部特征，通過特征庫的比對，確認(rèn)是人面部，完成面部捕1捉。然后以人臉為焦點進行自動對焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 　笑臉快門技術(shù)就是在人臉識別的基礎(chǔ)上，完成了面部捕1捉，然后開始判斷嘴的上彎程度和眼的下彎程度，來判斷是不是笑了。然后以人臉為焦點進行自動對焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。以上所有的捕1捉和比較都是在對比特征庫的情況下完成的，所以特征庫是基礎(chǔ)，里面有各種典型的面部和笑臉特征數(shù)據(jù)。

　基于統(tǒng)計的人臉檢測技術(shù)——通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構(gòu)成的人臉正、負(fù)樣本庫，采用統(tǒng)計方法強化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。

　　從技術(shù)層面，人臉識別改進的辦法可從上述三個方面。任何一個細節(jié)技術(shù)的突破都可能帶來識別率的提升改進。

除了上述三個技術(shù)層面改進人臉識別，也有很多上游企業(yè)在做人臉識別技術(shù)改進的研究，如通過在元器件上的改進，提升人臉識別準(zhǔn)確率。

用于表示人臉的大量特征從哪來？這便是深度學(xué)習(xí)（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）發(fā)揮作用的地方。它通過在千萬甚至億級別的人臉數(shù)據(jù)庫上學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，會自動總結(jié)出適合于計算機理解和區(qū)分的人臉特征。

算法工程師通常需要一定的可視化手段才能知道機器到底學(xué)習(xí)到了哪些利于區(qū)分不同人的特征，當(dāng)然這部分不是本節(jié)重點。

闡明了不同人臉由不同特征組成后，我們便有了足夠的知識來分析人臉識別，到底怎么識別。