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人脸识别技术与应用系统 人脸识别门禁系统
建筑工程2017年11月08日
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人脸识别技术通过采用摄像机或摄像头，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处理技术，通常包括：人脸检测、人脸跟踪、人脸五官定位、人脸归一化、特征提取、分类器训练和比对匹配，以达到识别不同人身份的目的。被广泛地应用在安全、认证等身份鉴别领域，因而被誉为”21世纪十大影响人类生活“的革命性技术。
人脸识别从应用上一般分为人脸检测，人脸五官定位，1:1人脸识别，1：N人脸识别，M：N动态布控。人脸检测与五官定位应用方向：客流量统计，视频检索等。智能贴图，智能美妆美颜，变脸特效等：
1：1人脸识别应用方向是指身份证人脸认证系统，社保人脸识别。
1：N人脸识别应用方向是指身份证照片查重，护照照片查重。比如你现在要做一个护照，你是张三，公安部门会到人口库里面查一下，看你会不会是顶替，也就是一人多证。
M：N人脸识别应用方向是指动态监控，黑名单监控，VIP客户管理系统，校园人脸识别系统，智能楼宇。
人脸识别技术，近两年发展非常迅速。基于机器学习的人脸识别方法方面，人脸识别方法总体上可分为三大类：
一是基于统计的识别方法，主要包括特征脸(Eigenface)方法、隐马尔科夫模型方法、子空间法等；二是基于网络连接机制的识别方法，包括人工神经网络(ANN)方法和弹性图匹配方法等；三是几何特征方法和三维模型等一些其他的综合方法。
1、人脸识别核心课题
人脸识别的过程：令x为一个待识别的人脸输入，F(x)为一个分类器函数，y是关于x的类别标签输出。人脸识别的关键，是获得高性能的F函数。传统的人脸识别的方法（Deep Learning以前）：F分类器函数的构建，主要是分步处理、人工设计的。
基于统计学习的人脸识别方法得到了广泛的应用。人脸识别当前遇到的主要困难包括：
人脸面部结构的相似性
人脸的姿态变化
人脸的表情变化
复杂环境的光照变化
人脸的饰物遮挡
人脸的年龄变化
以上问题给人脸识别带来了相当大的挑战。随着深度学习的发展，我们遇到的困难得到了解决。
2、人工智能新浪潮的关键技术——深度学习
人工神经网络是一种端到端的机器学习方法（全步骤一次性学习）。端到端的学习方法一出现给人工智能带来了巨大的推动，应用在AlphaGo，图像识别，语音识别，无人驾驶，VR/AR，智能交通，智能视频，智慧医疗，智能制造。
3．人脸识别关键技术
人脸检测：判断输入图像中是否存在人脸；如果存在人脸，返回人脸所在的位置。
关键点定位：确定人脸中眼角、鼻尖和嘴角等关键点所在的位置，为人脸的对齐和归一化做准备。
人脸归一化：根据关键点的位置，采用相似变换，将人脸对齐到标准脸关键点，并裁剪成统一大小。
特征提取：利用海量数据，训练卷积神经网络；将人脸图像表示成具有高层语义信息的特征向量。
特征比对：主要是利用Metric Learning等技术，进一步提升识别准确率。
4．人脸检测技术
基于A CNN Cascade for FaceDetection框架。一共6个CNN，3个detection-net用于判断输入的区域是否是人；3个calibration-net对输入的人脸框进行校正，得到更加准确的人脸框。检测过程中采用NMS消除高度重叠的窗口。
人脸识别网络。针对不同人脸识别场景，设计了多种网络架构，以适应不同场景（速度、精度）的要求。图是我设计的一个网络，左边的网络具有速度快的特点，仅需要5毫秒的CPU时间，在LFW上的识别准确率为97.28%，主要用于对实时性要求高的场景。右边的网络，RES-FaceNet，一共包含26个卷积层，5个max-pooling和1个全连接，单个model在LFW上的识别准确率可达99.22%。
人脸识别从应用上一般分为人脸检测，人脸五官定位，1:1人脸识别，1：N人脸识别，M：N动态布控。人脸检测与五官定位应用方向：客流量统计，视频检索等。智能贴图，智能美妆美颜，变脸特效等：
1：1人脸识别应用方向是指身份证人脸认证系统，社保人脸识别。
1：N人脸识别应用方向是指身份证照片查重，护照照片查重。比如你现在要做一个护照，你是张三，公安部门会到人口库里面查一下，看你会不会是顶替，也就是一人多证。
M：N人脸识别应用方向是指动态监控，黑名单监控，VIP客户管理系统，校园人脸识别系统，智能楼宇。
人脸识别技术，近两年发展非常迅速。基于机器学习的人脸识别方法方面，人脸识别方法总体上可分为三大类：
一是基于统计的识别方法，主要包括特征脸(Eigenface)方法、隐马尔科夫模型方法、子空间法等；二是基于网络连接机制的识别方法，包括人工神经网络(ANN)方法和弹性图匹配方法等；三是几何特征方法和三维模型等一些其他的综合方法。
1、人脸识别核心课题
人脸识别的过程：令x为一个待识别的人脸输入，F(x)为一个分类器函数，y是关于x的类别标签输出。人脸识别的关键，是获得高性能的F函数。传统的人脸识别的方法（Deep Learning以前）：F分类器函数的构建，主要是分步处理、人工设计的。
基于统计学习的人脸识别方法得到了广泛的应用。人脸识别当前遇到的主要困难包括：
人脸面部结构的相似性
人脸的姿态变化
人脸的表情变化
复杂环境的光照变化
人脸的饰物遮挡
人脸的年龄变化
以上问题给人脸识别带来了相当大的挑战。随着深度学习的发展，我们遇到的困难得到了解决。
2、人工智能新浪潮的关键技术——深度学习
人工神经网络是一种端到端的机器学习方法（全步骤一次性学习）。端到端的学习方法一出现给人工智能带来了巨大的推动，应用在AlphaGo，图像识别，语音识别，无人驾驶，VR/AR，智能交通，智能视频，智慧医疗，智能制造。
3．人脸识别关键技术
人脸检测：判断输入图像中是否存在人脸；如果存在人脸，返回人脸所在的位置。
关键点定位：确定人脸中眼角、鼻尖和嘴角等关键点所在的位置，为人脸的对齐和归一化做准备。
人脸归一化：根据关键点的位置，采用相似变换，将人脸对齐到标准脸关键点，并裁剪成统一大小。
特征提取：利用海量数据，训练卷积神经网络；将人脸图像表示成具有高层语义信息的特征向量。
特征比对：主要是利用Metric Learning等技术，进一步提升识别准确率。
4．人脸检测技术
基于A CNN Cascade for FaceDetection框架。一共6个CNN，3个detection-net用于判断输入的区域是否是人；3个calibration-net对输入的人脸框进行校正，得到更加准确的人脸框。检测过程中采用NMS消除高度重叠的窗口。
人脸识别网络。针对不同人脸识别场景，设计了多种网络架构，以适应不同场景（速度、精度）的要求。图是我设计的一个网络，左边的网络具有速度快的特点，仅需要5毫秒的CPU时间，在LFW上的识别准确率为97.28%，主要用于对实时性要求高的场景。右边的网络，RES-FaceNet，一共包含26个卷积层，5个max-pooling和1个全连接，单个model在LFW上的识别准确率可达99.22%。
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