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人臉識別

人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。零售商超領域，阿里、京東等紛紛試水無人超市，人臉識別技術已經應用在購物、結算環節，不僅可以幫助線下店鋪迅速捕1捉用戶信息以提供個性化服務，對消費者的消費體驗也是一種升級。

人臉自動對焦和笑臉快門技術：首先是面部捕1捉。它根據人的頭部的部位進行判定，首先確定頭部，然后判斷眼睛和嘴巴等頭部特征，通過特征庫的比對，確認是人面部，完成面部捕1捉。然后以人臉為焦點進行自動對焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 　笑臉快門技術就是在人臉識別的基礎上，完成了面部捕1捉，然后開始判斷嘴的上彎程度和眼的下彎程度，來判斷是不是笑了。然后以人臉為焦點進行自動對焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。以上所有的捕1捉和比較都是在對比特征庫的情況下完成的，所以特征庫是基礎，里面有各種典型的面部和笑臉特征數據。

　基于統計的人臉檢測技術——通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構成的人臉正、負樣本庫，采用統計方法強化訓練該系統，從而實現對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。

　　從技術層面，人臉識別改進的辦法可從上述三個方面。任何一個細節技術的突破都可能帶來識別率的提升改進。

除了上述三個技術層面改進人臉識別，也有很多上游企業在做人臉識別技術改進的研究，如通過在元器件上的改進，提升人臉識別準確率。

用于表示人臉的大量特征從哪來？這便是深度學習（深度神經網絡）發揮作用的地方。它通過在千萬甚至億級別的人臉數據庫上學習訓練后，會自動總結出適合于計算機理解和區分的人臉特征。

算法工程師通常需要一定的可視化手段才能知道機器到底學習到了哪些利于區分不同人的特征，當然這部分不是本節重點。

闡明了不同人臉由不同特征組成后，我們便有了足夠的知識來分析人臉識別，到底怎么識別。