人臉識別技術，是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。
人臉識別技術主要是通過人臉圖像特徵的提取與對比來進行的。人臉識別系統將提取的人臉圖像的特徵數據與數據庫中存儲的特徵模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。
廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統的一系列相關技術，包括人臉圖像採集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統。
一、人臉識別技術發展
早在20世紀50年代，認知科學家就已著手對人臉識別展開研究。20世紀60年代，人臉識別工程化應用研究正式開啟。
當時的方法主要利用了人臉的幾何結構，通過分析人臉器官特徵點及其之間的拓撲關係進行辨識。這種方法簡單直觀，但是一旦人臉姿態、表情發生變化，則精度嚴重下降。
21世紀的前十年，隨著機器學習理論的發展，學者們相繼探索出了基於遺傳算法、支持向量機(Support Vector Machine， SVM)、boosting、流形學習以及核方法等進行人臉識別。 2009年至2012年，稀疏表達(Sparse Representation)因為其優美的理論和對遮擋因素的魯棒性成為當時的研究熱點。
與此同時，業界也基本達成共識：基於人工精心設計的局部描述子進行特徵提取和子空間方法進行特徵選擇能夠取得最好的識別效果。Gabor及LBP特徵描述子是迄今為止在人臉識別領域最為成功的兩種人工設計局部描述子。
這期間，對各種人臉識別影響因子的針對性處理也是那一階段的研究熱點，比如人臉光照歸一化、人臉姿態校正、人臉超分辨以及遮擋處理等。
自此之後，研究者們不斷改進網絡結構，同時擴大訓練樣本規模，將LFW上的識別精度推到99.5%以上。如表1所示，給出了人臉識別發展過程中一些經典的方法及其在LFW上的精度，一個基本的趨勢是：訓練數據規模越來越大，識別精度越來越高。
人臉識別經典方法及其在LFW上精度對比
二、人臉識別十大關鍵技術
1、人臉檢測(FaceDetection)
“人臉檢測(FaceDetection)”的作用就是要檢測出圖像中人臉所在位置。人臉檢測算法的原理簡單來說是一個“掃描”加“判定”的過程。即首先在整個圖像範圍內掃描，再逐個判定候選區域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計算速度會跟圖像尺寸大小以及圖像內容相關。在實際算法時，我們可以通過設置“輸入圖像尺寸”、或“最小臉尺寸限制”、“人臉數量上限”的方式來加速算法。
2、人臉配準(FaceAlignment)
“人臉配準(FaceAlignment)”所實現的目的是定位出人臉上五官關鍵點座標。當前效果的較好的一些人臉配準技術基本通過深度學習框架實現。這些方法都是基於人臉檢測的座標框，按某種事先設定規則將人臉區域摳取出來，縮放到固定尺寸，然後進行關鍵點位置的計算。另外，相對於人臉檢測，或者是後面將提到的人臉特徵提取的過程，人臉配准算法的計算耗時都要少很多。
3、人臉屬性識別(FaceAttribute)
“人臉屬性識別(FaceAttribute)”是識別出人臉的性別、年齡、姿態、表情等屬性值的一項技術。這在有些相機APP中有所應用，可以自動識別攝像頭視野中人物的性別、年齡等特徵並標註出來。
人臉的屬性識別包括性別識別、年齡估計、表情識別、姿態識別、髮型識別等等方面。一般來說每種屬性的識別算法過程是獨立的，但是有一些新型的基於深度學習實現的算法可以實現同時輸出年齡、性別、姿態、表情等屬性識別結果。
4、人臉提特徵(FaceFeatureExtraction)
“人臉提特徵(FaceFeatureExtraction)”是將一張人臉圖像轉化為可以表徵人臉特點的特徵，具體表現形式為一串固定長度的數值。
人臉提特徵過程的輸入是“一張人臉圖”和“人臉五官關鍵點座標”，輸出是人臉相應的一個數值串(特徵)。人臉提特徵算法實現的過程為：首先將五官關鍵點座標進行旋轉、縮放等等操作來實現人臉對齊，然後在提取特徵並計算出數值串。
5、人臉比對(FaceCompare)
“人臉比對(FaceCompare)”算法實現的目的是衡量兩個人臉之間相似度。
人臉比對算法的輸入是兩個人臉特徵人臉特徵由前面的人臉提特徵算法獲得，輸出是兩個特徵之間的相似度。
6、人臉驗證(FaceVerification)
“人臉驗證(FaceVerification)”是判定兩個人臉圖是否為同一人的算法。
它的輸入是兩個人臉特徵，通過人臉比對獲得兩個人臉特徵的相似度，通過與預設的閾值比較來驗證這兩個人臉特徵是否屬於同一人。
7、人臉識別(FaceRecognition)
“人臉識別(FaceRecognition)”是識別出輸入人臉圖對應身份的算法。
它的輸入為一個人臉特徵，通過和註冊在庫中N個身份對應的特徵進行逐個比對，找出“一個”與輸入特徵相似度最高的特徵。將這個最高相似度值和預設的閾值相比較，如果大於閾值，則返回該特徵對應的身份，否則返回“不在庫中”。
8、人臉檢索(FaceRetrieval)
“人臉檢索”是查找和輸入人臉相似的人臉序列的算法。
人臉檢索通過將輸入的人臉和一個集合中的說有人臉進行比對，根據比對後的相似度對集合中的人臉進行排序。根據相似度從高到低排序的人臉序列即使人臉檢索的結果。
9、人臉聚類(FaceCluster)
“人臉聚類(FaceCluster)”是將一個集合內的人臉根據身份進行分組的算法。
在沒有進行人工身份標註前，只知道分到一個組的人臉是屬於同一個身份，但不知道確切身份。
10、人臉活體(FaceLiveness)
“人臉活體(FaceLiveness)”是判斷人臉圖像是來自真人還是來自攻擊假體(照片、視頻等)的方法。
在我們生活環境中，人臉認證系統中主要容易受到這種手段欺騙：
(1)用偷拍的照片假冒真實人；
(2)在公開場合錄的視頻或網上公開的視頻片段；
(3)用計算機輔助軟件設計的三維模型欺騙；
(4)用蠟或塑料等材質構造的三維雕像欺騙。
現在所以人臉活體檢測技術的研究顯得異常重要。對於照片欺騙，主要是根據分辨率、三位三維信息、眼動等來進行區分；對於視頻欺騙，根據三維信息、光線等來區分。
三、人臉識別算法原理
1、基於幾何特徵的方法
人臉由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件構成，正因為這些部件的形狀、大小和結構上的各種差異才使得世界上每個人臉千差萬別，因此對這些部件的形狀和結構關係的幾何描述，可以做為人臉識別的重要特徵。幾何特徵最早是用於人臉側面輪廓的描述與識別，首先根據側面輪廓曲線確定若干顯著點，並由這些顯著點導出一組用於識別的特徵度量如距離、角度等。
2、局部特徵分析方法
局部特徵分析方法一種基於特徵表示的面像識別技術，源於類似搭建積木的局部統計的原理。LFA 基於所有的面像(包括各種複雜的式樣)都可以從由很多不能再簡化的結構單元子集綜合而成。
這些單元使用複雜的統計技術而形成，它們代表了整個面像，通常跨越多個像素(在局部區域內)並代表了普遍的面部形狀，但並不是通常意義上的面部特徵。實際上，面部結構單元比面像的部位要多得多。 然而，要綜合形成一張精確逼真的面像， 只需要整個可用集合中很少的單元子集(12～ 40 特徵單元)。
要確定身份不僅僅取決於特性單元，還決定於它們的幾何結構(比如它們的相關位置)。通過這種方式，LFA 將個人的特性對應成一種複雜的數字表達方式，可以進行對比和識別。
“面紋”編碼方式是根據臉部的本質特徵和形狀來工作的，它可以抵抗光 線、皮膚色調、面部毛髮、髮型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，以從百萬人中精確地辨認出一個人。
3、特徵臉方法(Eigenface或PCA)
從統計的觀點，尋找人臉圖像分佈的基本元素，即人臉圖像樣本集協方差矩陣的特徵向量，以此近似地表徵人臉圖像。這些特徵向量稱為特徵臉(Eigenface)。
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。其技術的核心實際為“局部人體特徵分析”和“圖形/神經識別算法。
4、基於彈性模型的方法
彈性圖匹配技術是一種基於幾何特徵和對灰度分佈信息進行小波紋理分析相結合的識別算法，較好的利用了人臉的結構和灰度分佈信息，而且還具有自動精確定位面部特徵點的功能，因而具有良好的識別效果，適應性強識別率較高，該技術在FERET測試中若干指標名列前茅，其缺點是時間複雜度高，速度較慢，實現複雜。
5、神經網絡方法(Neural Networks)
神經網絡方法在人臉識別上的應用比起前述幾類方法來有一定的優勢，因為對人臉識別的許多規律或規則進行顯性的描述是相當困難的，而神經網絡方法則可以通過學習的過程獲得對這些規律和規則的隱性表達，它的適應性更強，一般也比較容易實現。
因此人工神經網絡識別速度快，但識別率低 。而神經網絡方法通常需要將人臉作為一個一維向量輸入，因此輸入節點龐大，其識別重要的一個目標就是降維處理。
6、其他方法
除了以上幾種方法，人臉識別還有其它若干思路和方法，包括一下一些：
(1)隱馬爾可夫模型方法(Hidden Markov Model)
(2)Gabor 小波變換+圖形匹配
(3)人臉等密度線分析匹配方法
四、人臉識別技術難點
1、光照問題
光照問題是機器視覺重的老問題，在人臉識別中的表現尤為明顯。由於人臉的3D結構，光照投射出的陰影，會加強或減弱原有的人臉特徵。尤其是在夜晚，由於光線不足造成的面部陰影會導致識別率的急劇下降，使得系統難以滿足實用要求。
2、表情姿態問題
與光照問題類似，表請和姿態問題也是目前人臉識別研究中需要解決的一個技術難點。面部幅度較大的哭、笑、憤怒等表情變化同樣影像著面部識別的準確率。姿態問題涉及頭部在三維垂直座標系中繞三個軸的旋轉造成的面部變化，其中垂直於圖像平面的兩個方向的深度旋轉會造成面部信息的部分缺失，使得表情姿態問題成為人臉識別的一個技術難題。
3、遮擋問題
對於非配合情況下的人臉圖像採集，遮擋問題是一個非常嚴重的問題。特別是在監控環境下，往往彼監控對象都會帶著眼鏡，帽子等飾物，使得被採集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了後面的特徵提取與識別，甚至會導致人臉檢測算法的失效。
4、年齡變化
隨著年齡的變化，面部外觀也在變化，特別是對於青少年，這種變化更加的明顯。對於不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。一個人從少年變成青年，變成老年，他的容貌可能會發生比較大的變化，從而導致識別率的下降。對於不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。
5、人臉相似性
不同個體之間的區別不大，所有的人臉的結構都相似，甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對於利用人臉進行定位是有利的，但是對於利用人臉區分人類個體是不利的。
6、圖像質量
人臉圖像的來源可能多種多樣，由於採集設備的不同，得到的人臉圖像質量也不一樣，特別是對於那些低分辨率、噪聲大、質量差的人臉圖像(如手機攝像頭拍攝的人臉圖片、遠程監控拍攝的圖片等)如何進行有效地人臉識別是個需要關注的問題。同樣的，對於高分辨圖像對人臉識別算法的影響也需要進一步的研究。
五、人臉識別技術應用
1、智慧金融
刷臉辦卡、遠程貸款、自主開戶、刷臉支付······隨著人臉識別技術在金融行業的風起，越來越多的商業化應用也浮出水面。不僅僅是螞蟻金服、微眾銀行等新興互聯網金融機構，傳統金融機構如國有商行、證券、保險等均紛紛佈局人臉識別技術。基本上，人臉識別技術在金融領域有三大應用方向：自助終端、櫃面系統、移動金融和營銷。”
2、智慧商業
人臉識別在商業領域的應用主要是商業智能分析系統。實體商業中，目標客戶的引流以及精準營銷成為商業成本的重要支出，傳統被動式的商場標識、人工推送和導購等手段效率的下滑，讓以人工智能為核心的精準營銷成為商業新的增長點。
人臉識別系統能充分利用機器視覺對人臉的特徵識別和歸納能力，將客戶的性別、年齡、心情等作為商業需求的對應特徵，針對性地實時推送客戶感興趣的內容，為商家進行目標客戶群導流和精準營銷;另一方面，通過對不同人群的興趣內容的觀察和學習，逐步提升對目標人群推送內容的匹配精準度。
3、智慧公安
人臉識別在公共安全領域的應用重點是實現對違法人員登記管理、網絡追逃、比對查證與事後處理，同時人像比對還可用於刑偵查案、維護社會穩定等業務上。
人臉識別照片比對系統用於快速身份鑑別，在大量的數據庫中查找檢索特定人員的身份。它充分利用非常有價值的人臉照片線索，大大加快公安偵查人員對嫌疑人的身份辨認過程，為加速“科技強警”進程，形成高智能的、社會化的、規模化的公安防範體系，提供了有效的技術手段。
4、智慧社保
人臉識別系統能夠確保基本養老保險基金安全，防止冒領騙領養老金。將人臉識別技術引入人臉識別自證，通過在本地對證件內信息進行自動讀取，同時對被核查人的人臉進行自動檢測抓拍，獲取證件上的人臉照片，經過高清人臉識別分析儀，與現場持證人的人臉進行比對，檢查持證人與當前證件是否同一個人，利用人臉識別特徵的唯一性，精準、便捷的實現參保人身份真實性的有效核查，減少保險金髮放的漏洞，最大限度的避免騙保、冒領等問題。
5、智慧安檢
現今許多機場已經開始使用高清人臉證件比對系統，以此輔助機場人工查驗工作。當乘客準備進入候機大廳時，位於安檢口的攝像頭會自動捕捉人臉圖像，人臉識別系統會自動將乘客證件照片與之進行比對，以識別乘客身份。當發現證件信息與持證人員不一致時，系統會自動提示安檢人員加強人工核查工作。
人臉識別系統採集的人臉圖像還可以作為非常重要的監控數據被記錄下來，存儲在數據庫中，作為事後檢索的索引，或者與公安、安全部門的數據庫接駁，進行取證、認定。
6、智慧城市
隨著人類社會的不斷髮展，未來城市將承載越來越多的人口，為實現城市可持續發展，建設智慧城市已成為當今世界城市發展不可逆轉的歷史潮流。而在智慧城市的建設過程中，需注重對信息的結構化存儲、分析挖掘，人臉的結構化雲識別儲存是構建整個智慧城市基礎數據之一，是智慧城市雲儲存體系中的不可或缺的一部分。
通過智慧城市的高速數據傳輸鏈及結構化的數據篩選，可將人臉大數據與智慧城市中其它的大數據之間碰撞出火花，更加凸顯出人臉識別“用”的價值。
7、智慧監獄
為了嚴防監犯逃脫、外人非法進入，違禁物品持有和帶入帶出等，通過人臉識別技術，對家屬、律師等相關公務人員到訪、社會團體參觀、相關服務人員等進行身份識別、人臉登記，確保出入人員符合探視要求。
外出服刑人員的管理，將內部和外出管理相結合，最後與監獄現有的視頻監控系統和人臉識別等系統結合聯動，形成完整、有效的全方位監獄管理體系。
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