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AI技术中最有商业想象空间的能力——人脸识别

编辑导读：人脸识别技术已经被运用到生活的各个角落 ， 满足人们不同的需求 。 本文作者基于自身经验 ， 对人脸识别技术的相关后台流程和技术产品应用展开了分析讨论 ， 与大家分享 ， 希望通过此文能够加深你对人脸识别技术的认识 。
AI技术中最有商业想象空间的能力——人脸识别文章插图
人脸识别技术一项很有意思的技术 ， 未来理想的状态是在你不经意的时候就已经查明你的身份 。 对于系统 ， 你已不再是隐形之人 。
在我之前的文章中也详细通俗的介绍了语义理解及语音识别技术的具体细节 ， 但是作为AI界三大基础技术是必须要讲完的 ， 所以今天我们谈谈人脸识别究竟是如何认出你的？
按照惯例 ， 我们先大致了解人脸识别技术的后台流程：
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人脸识别原理过程
第一步：人脸图像采集及检测 ， 顾名思义 ， 其实就是给你照个相 ， 然后传递给下一个模块 。
第二步：这个时候照完像我们是不是该处理 ， 比如ps啊 ， 美图啊 ， 瘦脸啊 ， 美白啊 。 识别技术也同样需要对你的脸做一下校正 ， 让它用自己那一套自己熟悉的处理方式给你打打光（光线补偿）避免暗色过多 ， 顺便做一下灰度变换 ， 滤波、锐化等等一套组合拳打下来 。
第三步：美完图了 ， 这个时候重头戏就到了 ， 应该开始提取你的特征点了 ， 你张的是不是歪瓜劣枣 ， 怎么歪的？歪的特点在哪里 。 当然我只是比喻 ， 真正提取特征的方式很多种 ， 比如视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征等等 ， 方式不同提取的料也不同 。 当然也就容易影响识别的效果 ， 还是需要具体看在哪个场景应用哪种识别方法 。
第四步：提取特征数据后传输到数据库中开始检索 ， 看看谁更像这人？但是以什么为标准说像这个人呢？我们设定一个阀值 ， 超过这个数值我们就认为他们很像 ， 搞不好是兄弟姐妹 。 但是会出现一个问题 ， 一旦出现好几个阀值以上的人 ， 那到底谁是呢？这个时候我们可能就要重新多采集一些你的照片 ， 多优化一下模型以便更好的认识你了 。
这就是大致的一个原理流程 ， 具体场景还需要增加具体步骤 。
01 人脸识别技术的分类我们经常说的人脸识别只是人脸技术的一个子技术 ， 人脸识别技术是分很多类别的 ， 出门别丢人哦 。
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人脸技术分类-摘自百度
我们以百度的人脸技术举例 ， 先看看人脸检测及跟踪
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人脸检测跟踪
百度一般都会给识别到的人脸规划一个方框 ， 用于识别人脸所在 。 初步定位 ， 以便后面做更加详细的分解 。
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业内熟悉的朋友可能都了解 ， 在人脸上都会布置关键点位 ， 点位越多 ， 越详细 ， 识别的效果越优秀 ， 用关键点位的方式能够详细的分析我们的脸型特征 ， 能够为特征提取起到很好的助力 。
AI技术中最有商业想象空间的能力——人脸识别文章插图
这项技术应该是很多妹子的真爱 ， 左上角是原图 ， 右上角是算法经过关键点位分析出来的像素人脸 ， 算法中会分析出人脸中鼻子在哪里？眼睛在哪里？
大家可能会问 ， 能干嘛呢？看下面两张图 ， 是美白之后的效果 。 可以应用于视频美白处理 ， 天然黑妹子的福音 。
02 人脸属性定义
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