世界上沒有兩片完全相同的樹葉，人的臉也是如此。人的臉是由眼睛、嘴巴、鼻子、耳朵、眉毛組成，其中，眼為“監察官”，口為“出納官”，鼻為“審辨官”，耳為“采聽官”，眉為“保壽官”，這五官都是臉的重要器官，缺一不可。在現實當中，人臉是每個人的獨特身份標識之一，我們鑒別一個人的身份通常就是依靠人的 “五官”特征。今天小編就給大家詳細介紹一下人臉識別的技術流程，以便大家更好地了解人臉識別技術。

什么是人臉識別？

人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，又被稱為“肖像識別技術”，通過攝像機采集人臉的圖像，并自動檢測和跟蹤圖像中的人臉，當識別到圖像中存在的人臉，進一步給出人臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息，則依據這些信息提取人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已存在的人臉進行匹配和識別，最終輸出匹配結果。

人臉識別的技術流程主要包括人臉圖像采集、圖像預處理、人臉檢測、人臉矯正、人臉特征提取、人臉匹配與識別五個過程。

1、人臉圖像采集

人臉圖像采集是指用攝像機采集人的信息，以圖片的形式保存起來。

2、圖像預處理

圖像預處理是用于圖像增強功能，提高圖像的亮度、清晰度、對比度、去除噪點等。減少光照、成像系統對圖像造成的干擾，提高人臉檢測的準確率。

3、人臉檢測

人臉檢測是用于確定人臉在圖像中的大小和位置，即解決“人臉在哪里”的問題，并把真正的人臉區域從圖像中裁剪出來，便于后續的人臉特征分析和識別。

4、人臉矯正

人臉檢測后提取圖像中每個人臉的信息，提取每個人臉的特征點，例如人臉輪廓、眼眉、眼睛、鼻子、嘴巴。通過檢測的特征點來計算臉的俯仰角、旋轉角、傾斜角來判斷臉部的傾斜狀態，通過仿射變換等技術擺正人臉，以保證人臉特征提取的準確率。

5、人臉特征提取

人臉特征，也稱“人臉表征”，在數學領域用向量來表示一張人臉的特征。在人臉特征提取之前，需要通過機器學習訓練大量的人臉數據集，通過訓練得到人臉網絡模型。提取特征時，采用卷積神經網絡（卷積神經網絡是一種神經網絡算法，可以將其看做一個復雜的函數），將人臉圖像作為輸入，通過卷積核進行卷積濾波操作，最后得到該臉的特征向量，并使用該向量表示一張人臉特征。

5、人臉匹配與識別

如果使用特征向量來表示一張人臉，那么如何判斷兩張人臉的相似度呢？兩個向量間的距離（歐式距離）越近，或者余弦相似度越大，表示兩張人臉越相似。

若按照功能分，可以將人臉匹配與識別分為人臉比對、人臉識別、活體檢測三種。人臉比對是1:1的兩張圖像比對，人臉識別是1：N模式，提取該人臉特征和數據庫錄入的人臉特征進行一一比對，通過設置閾值，在符合閾值內的人臉特征排序，找到相似度最大的人臉。活體檢測是視頻識別的一種實時人臉比對的功能，在實時視頻中，每隔3-5幀圖像，進行一次人臉比對。如果連續幾次識別，相似度不變，說明實時視頻中人臉是靜止的，因此需要語音來提示用戶眨眼、張嘴動作來判斷視頻中人臉不是靜態的圖片。