“他来听我的演唱会，门票换了手铐一对”。最近歌神张学友变阿SIR，演唱会上频频抓到罪犯，将人脸识别技术又一次推到了大众的视线中。
要说人脸识别技术的爆发，当属去年9月份苹果iPhone x的发布，不再需要指纹，只需要扫描面部就可以轻松解锁手机。任何技术一旦进入智能手机这个消费市场，尤其是被苹果这个标志性的品牌采用，就意味着它将成为一种趋势，一个智能设备的标配。
在智能手机快速崛起的这几年，其密码锁经历了从数字密码、手势解锁到指纹识别的升级，发展到如今的虹膜识别和人脸识别。
那么人脸识别到底是一项怎样的技术，鹊叔就将带大家走进人脸识别，聊聊这项黑科技。
01
人脸识别是什么？
人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。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。
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。简单的来说就是一个让计算机认出你的过程。
人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。人脸识别系统将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。
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。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
02
人脸识别技术发展
早在20世纪50年代，认知科学家就已着手对人脸识别展开研究。20世纪60年代，人脸识别工程化应用研究正式开启。当时的方法主要利用了人脸的几何结构，通过分析人脸器官特征点及其之间的拓扑关系进行辨识。这种方法简单直观，但是一旦人脸姿态、表情发生变化，则精度严重下降。
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1991年
1991年，著名的“特征脸”方法第一次将主成分分析和统计特征技术引入人脸识别，在实用效果上取得了长足的进步，这一思路也在后续研究中得到进一步发扬光大。
2000-2012年
2009年至2012年，稀疏表达(Sparse Representation)因为其优美的理论和对遮挡因素的鲁棒性成为当时的研究热点。
与此同时，业界也基本达成共识：基于人工精心设计的局部描述子进行特征提取和子空间方法进行特征选择能够取得最好的识别效果。
Gabor及LBP特征描述子是迄今为止在人脸识别领域最为成功的两种人工设计局部描述子。
也是在这一阶段，研究者的关注点开始从受限场景下的人脸识别转移到非受限环境下的人脸识别 。
2013年
2013年，MSRA的研究者首度尝试了10万规模的大训练数据，并基于高维LBP特征和Joint Bayesian方法在LFW上获得了95.17%的精度。这一结果表明：大训练数据集对于有效提升非受限环境下的人脸识别很重要。
2014年
2014年前后，随着大数据和深度学习的发展，神经网络重受瞩目，并在图像分类、手写体识别、语音识别等应用中获得了远超经典方法的结果，这是
人脸识别发展历史上的一座里程碑。
人脸识别发展过程中一些经典的方法及其在LFW上的精度，都有一个基本的趋势：训练数据规模越来越大，识别精度越来越高。
03
人脸识别关键技术
人脸检测
“人脸检测(Face Detection)”的作用就是要检测出图像中人脸所在位置。
人脸检测算法的输入是一张图像，输出是人脸框坐标序列，具体结果是0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框。输出的人脸坐标框可以为正方形、矩形等。
人脸属性识别
“人脸属性识别(Face Attribute)”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。
人脸验证
“人脸验证(Face Verification)”是判定两个人脸图是否为同一人的算法。
它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人。
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