人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
1主要特点
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
2发展历史
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
3技术流程
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
预处理
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
特征提取
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。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。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
匹配与识别
人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
4识别算法
人脸识别一般来说，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。
人脸识别算法分类
基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。
基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。
基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。
利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。
基于光照估计模型理论
提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。
优化的形变统计校正理论
基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论
强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；
独创的实时特征识别理论
该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果
当我们还在感叹科幻电影里一幕幕不可思议的场景时，一觉醒来已经步入刷脸时代，随着人脸识别技术的不断更新，随着各行业争先恐后的试水，人脸识别技术正在不知不觉中改变我们的生活：如果你还停留在iPhone X的Face ID中没醒过来，快来看看农村的变化吧！快递到村里、手机支付等，早已改变了我们的生活，如今农行让“刷脸取款”覆盖全中国，走进我们从未想过的农村乡镇！
短短半个月，我们的这张脸就已经开始取代：银行卡、身份证、手机、火车票，乃至开门的钥匙。
马云说，未来凭一张脸就能在全世界畅通无阻。他没有天马行空，这一天正离我们越来越近！
所以，
永远不要觉得创新的大潮离自己还有很远。农行的一个举动，就让刷脸取款走进你老家的村头。
永远不要低估时代变化的速度。它常常掀起一阵风，你还没有反应过来，倾盆大雨就突然袭来。
永远不要相信一成不变。你现在离不开的钥匙、手机、身份证，也许下一秒就消失得无影无踪。
未来的世界会越来越高效、越来越公平，会创造出越来越多的福利。但你不拥抱，就没有机会。
不要等村头李大爷都靠一张脸取款、购物了，你还在家里翻箱倒柜找你那张已经泛黄的银行卡。
快醒醒吧！AI时代已来临，请狠狠洗一把脸，让我们一起迎接这个全新的时代！还有更多关于人脸识别的应用，不同的行业不同的需求，唯一不变的是在这个刷脸的时代，昊畅达给足你面儿！为您定制专属解决方案，昊畅达——为安全而战！
责任编辑：吴一波
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