人臉識別技術與應用系統 人臉識別門禁系統
建筑工程2017年11月08日
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人臉識別技術通過采用攝像機或攝像頭，采集含有人臉的圖像或視頻流，并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處理技術，通常包括：人臉檢測、人臉跟蹤、人臉五官定位、人臉歸一化、特征提取、分類器訓練和比對匹配，以達到識別不同人身份的目的。被廣泛地應用在安全、認證等身份鑒別領域，因而被譽為”21世紀十大影響人類生活“的革命性技術。
人臉識別從應用上一般分為人臉檢測，人臉五官定位，1:1人臉識別，1：N人臉識別，M：N動態布控。人臉檢測與五官定位應用方向：客流量統計，視頻檢索等。智能貼圖，智能美妝美顏，變臉特效等：
1：1人臉識別應用方向是指身份證人臉認證系統，社保人臉識別。
1：N人臉識別應用方向是指身份證照片查重，護照照片查重。比如你現在要做一個護照，你是張三，公安部門會到人口庫里面查一下，看你會不會是頂替，也就是一人多證。
M：N人臉識別應用方向是指動態監控，黑名單監控，VIP客戶管理系統，校園人臉識別系統，智能樓宇。
人臉識別技術，近兩年發展非常迅速。基于機器學習的人臉識別方法方面，人臉識別方法總體上可分為三大類：
一是基于統計的識別方法，主要包括特征臉(Eigenface)方法、隱馬爾科夫模型方法、子空間法等；二是基于網絡連接機制的識別方法，包括人工神經網絡(ANN)方法和彈性圖匹配方法等；三是幾何特征方法和三維模型等一些其他的綜合方法。
1、人臉識別核心課題
人臉識別的過程：令x為一個待識別的人臉輸入，F(x)為一個分類器函數，y是關于x的類別標簽輸出。人臉識別的關鍵，是獲得高性能的F函數。傳統的人臉識別的方法（Deep Learning以前）：F分類器函數的構建，主要是分步處理、人工設計的。
基于統計學習的人臉識別方法得到了廣泛的應用。人臉識別當前遇到的主要困難包括：
人臉面部結構的相似性
人臉的姿態變化
人臉的表情變化
復雜環境的光照變化
人臉的飾物遮擋
人臉的年齡變化
以上問題給人臉識別帶來了相當大的挑戰。隨著深度學習的發展，我們遇到的困難得到了解決。
2、人工智能新浪潮的關鍵技術——深度學習
人工神經網絡是一種端到端的機器學習方法（全步驟一次性學習）。端到端的學習方法一出現給人工智能帶來了巨大的推動，應用在AlphaGo，圖像識別，語音識別，無人駕駛，VR/AR，智能交通，智能視頻，智慧醫療，智能制造。
3．人臉識別關鍵技術
人臉檢測：判斷輸入圖像中是否存在人臉；如果存在人臉，返回人臉所在的位置。
關鍵點定位：確定人臉中眼角、鼻尖和嘴角等關鍵點所在的位置，為人臉的對齊和歸一化做準備。
人臉歸一化：根據關鍵點的位置，采用相似變換，將人臉對齊到標準臉關鍵點，并裁剪成統一大小。
特征提取：利用海量數據，訓練卷積神經網絡；將人臉圖像表示成具有高層語義信息的特征向量。
特征比對：主要是利用Metric Learning等技術，進一步提升識別準確率。
4．人臉檢測技術
基于A CNN Cascade for FaceDetection框架。一共6個CNN，3個detection-net用于判斷輸入的區域是否是人；3個calibration-net對輸入的人臉框進行校正，得到更加準確的人臉框。檢測過程中采用NMS消除高度重疊的窗口。
人臉識別網絡。針對不同人臉識別場景，設計了多種網絡架構，以適應不同場景（速度、精度）的要求。圖是我設計的一個網絡，左邊的網絡具有速度快的特點，僅需要5毫秒的CPU時間，在LFW上的識別準確率為97.28%，主要用于對實時性要求高的場景。右邊的網絡，RES-FaceNet，一共包含26個卷積層，5個max-pooling和1個全連接，單個model在LFW上的識別準確率可達99.22%。
人臉識別從應用上一般分為人臉檢測，人臉五官定位，1:1人臉識別，1：N人臉識別，M：N動態布控。人臉檢測與五官定位應用方向：客流量統計，視頻檢索等。智能貼圖，智能美妝美顏，變臉特效等：
1：1人臉識別應用方向是指身份證人臉認證系統，社保人臉識別。
1：N人臉識別應用方向是指身份證照片查重，護照照片查重。比如你現在要做一個護照，你是張三，公安部門會到人口庫里面查一下，看你會不會是頂替，也就是一人多證。
M：N人臉識別應用方向是指動態監控，黑名單監控，VIP客戶管理系統，校園人臉識別系統，智能樓宇。
人臉識別技術，近兩年發展非常迅速。基于機器學習的人臉識別方法方面，人臉識別方法總體上可分為三大類：
一是基于統計的識別方法，主要包括特征臉(Eigenface)方法、隱馬爾科夫模型方法、子空間法等；二是基于網絡連接機制的識別方法，包括人工神經網絡(ANN)方法和彈性圖匹配方法等；三是幾何特征方法和三維模型等一些其他的綜合方法。
1、人臉識別核心課題
人臉識別的過程：令x為一個待識別的人臉輸入，F(x)為一個分類器函數，y是關于x的類別標簽輸出。人臉識別的關鍵，是獲得高性能的F函數。傳統的人臉識別的方法（Deep Learning以前）：F分類器函數的構建，主要是分步處理、人工設計的。
基于統計學習的人臉識別方法得到了廣泛的應用。人臉識別當前遇到的主要困難包括：
人臉面部結構的相似性
人臉的姿態變化
人臉的表情變化
復雜環境的光照變化
人臉的飾物遮擋
人臉的年齡變化
以上問題給人臉識別帶來了相當大的挑戰。隨著深度學習的發展，我們遇到的困難得到了解決。
2、人工智能新浪潮的關鍵技術——深度學習
人工神經網絡是一種端到端的機器學習方法（全步驟一次性學習）。端到端的學習方法一出現給人工智能帶來了巨大的推動，應用在AlphaGo，圖像識別，語音識別，無人駕駛，VR/AR，智能交通，智能視頻，智慧醫療，智能制造。
3．人臉識別關鍵技術
人臉檢測：判斷輸入圖像中是否存在人臉；如果存在人臉，返回人臉所在的位置。
關鍵點定位：確定人臉中眼角、鼻尖和嘴角等關鍵點所在的位置，為人臉的對齊和歸一化做準備。
人臉歸一化：根據關鍵點的位置，采用相似變換，將人臉對齊到標準臉關鍵點，并裁剪成統一大小。
特征提取：利用海量數據，訓練卷積神經網絡；將人臉圖像表示成具有高層語義信息的特征向量。
特征比對：主要是利用Metric Learning等技術，進一步提升識別準確率。
4．人臉檢測技術
基于A CNN Cascade for FaceDetection框架。一共6個CNN，3個detection-net用于判斷輸入的區域是否是人；3個calibration-net對輸入的人臉框進行校正，得到更加準確的人臉框。檢測過程中采用NMS消除高度重疊的窗口。
人臉識別網絡。針對不同人臉識別場景，設計了多種網絡架構，以適應不同場景（速度、精度）的要求。圖是我設計的一個網絡，左邊的網絡具有速度快的特點，僅需要5毫秒的CPU時間，在LFW上的識別準確率為97.28%，主要用于對實時性要求高的場景。右邊的網絡，RES-FaceNet，一共包含26個卷積層，5個max-pooling和1個全連接，單個model在LFW上的識別準確率可達99.22%。
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