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人脸识别是人工智能的一个重要研究方向，在日常生活中有着非常重要的应用，比如安防、公共安全、智能门锁、门禁、考勤机、手机解锁、车站人脸识别进展等。基于深度学习的人脸识别技术流程如下图1所示。 主要分为四个步骤：人脸检测、人脸对齐、特征提取、人脸比对。 在具体的应用场景中，会有活体检测模块。 主要用于无生命体识别攻击。

图1：人脸识别关键流程图

详细的人脸识别技术流程如图2所示。主要人脸识别部分的训练和测试是不同的。

图2：详细的人脸识别技术流程图

1. 人脸检测

检测也是计算机视觉的入口。 人脸检测是人脸识别的第一步，其作用是检测待识别图像中的人脸。 基于深度学习的人脸检测方法和研究方向可以参考下面的知乎文章。

2. 人脸对齐

待识别人脸具有不同的姿态和角度，需要进行仿射变换将待识别人脸与标准模板人脸进行映射对齐。 主要技术点是人脸关键点的检测。

3.活体检测

活体检测（识别）是判断输入的人脸图像是否是活体。 简单地说，它是一个二分类任务（生物或非生物），也可以是多分类任务（真人、纸张攻击、屏幕攻击、面具攻击）。

活体检测信息如下：

4. 特征提取

特征提取是将对齐的人脸图像输入到特征提取网络中，输出特征向量。 特征提取是人脸识别中最重要的模块，也是各家公司拉开差距的关键模块。

5. 人脸对比

人脸特征提取最终会得到一个特征向量，通常是1*256或1*128维度。 至此，人脸就被抽象成了特征向量。 接下来要做的就是计算不同特征向量之间的距离。 来识别面孔。 常用的欧氏距离和余弦距离测量方法：

欧氏距离：Loss、Loss、Loss 等。

余弦距离（角距离）：-Loss、-Loss、Loss、Loss 等

欧氏距离和余弦距离本质上是等价的，它们的推导公式如下：

欧氏距离和余弦相似度有什么区别？

余弦相似度计算如下：

import numpy as np from numpy import random feature1 = random.randint(10, size=(128)) feature2 = random.randint(10, size=(128)) def cosin_metric(x1, x2): return np.dot(x1, x2) / (np.linalg.norm(x1) * np.linalg.norm(x2)) consin = cosin_metric(feature1,feature2) print("consin = ",consin) #consin = 0.6719802076064119

6.人脸识别损失函数的演变

特征提取网络的发展和演化过程损失函数七、人脸识别常用数据集

人脸识别常用数据集

八、人脸识别行业的技术难点

人脸识别技术在受限或协作场景下具有较高的识别准确率，并已大规模商用。 然而，在无约束场景下这仍然是一个具有挑战性的方向。 例如，口罩识别、大角度人脸识别、小像素人脸识别、模糊人脸识别、不同领域（不同国家、不同肤色）识别、数据不传输等问题是解决问题的方向点。行业差距拉大。

参考：

[1]深脸：A