㈠ 人臉識別簡單介紹
人臉識別技術在如今的科技領域中扮演著至關重要的角色，其核心任務主要包括face detection、face verification和face identification。face detection旨在檢測圖像中的人臉，並用矩形框標注出來，幫助後續處理。face alignment則聚焦於對檢測到的人臉進行姿態校正，確保人臉處於理想狀態，從而提高識別精度。這一過程通常涉及2D和3D校正方法，3D校正尤其適用於識別側臉。通過定位關鍵特徵點（如鼻子、鼻孔、瞳孔、嘴唇等），並進行位置驅動變形，人臉得以校正。以下是校正前後的人臉圖像示例。
face verification是基於pair matching的，其結果是「是」或「不是」。具體操作中，給定一張測試圖像，通過逐一匹配，成功匹配即表示測試圖像與該人臉屬於同一人。小型辦公室人臉考勤系統常採用此方法。在離線錄入員工人臉時，將人臉與人名對應，成功驗證後即可識別出是哪位員工。此過程強調無遮擋且人臉姿態較正。下圖展示了驗證流程的示意。
face identification是人臉識別的關鍵，它需要回答「我是誰？」的問題，相比face verification，其識別階段更多採用分類方法。經過前面兩步處理的圖像（人臉），在此階段進行分類。
人臉識別包括face detection、face alignment和face verification這三個模塊。模塊拆分包括以下步驟：人臉檢測、人臉校正和人臉匹配。至此，對人臉識別的概念有了清晰的理解。接下來，讓我們探討人臉識別中的關鍵概念——人臉圖像資料庫。
人臉圖像資料庫受限於安全隱私，難以獲取大規模數據。目前公開的資料庫包括LFW（Labelled Faces in the Wild）和YFW（Youtube Faces in the Wild）。此外，還有一些大規模人臉圖像資料庫，如MegaFace、CASIA-WebFace等。
人臉識別技術可分為基於淺層特徵和基於深度學習的兩種方法。基於淺層特徵的人臉識別使用SIFT、LBP、HOG等局部特徵，通過pooling機制匯總成全局描述子，如Fisher Vector。而基於深度學習的人臉識別方法通常採用CNN結構，代表性方法有Deep Face Recognition、DeepFace、DeepID等。
Deep Face Recognition介紹了一種大規模人臉圖像的抓取方法，並測試了不同CNN網路結構對人臉識別精度的影響。淺層人臉識別方法首先提取局部特徵，使用Fisher Vector等方法整合為全局描述子。基於深度學習的人臉識別方法，如DeepFace，使用深層CNN網路結構，訓練數據集包括4百萬張圖像，涉及4000個人。DeepFace在LFW和YFW資料庫上取得了最佳識別效果。DeepID系列則不使用3D校準，採用更簡單的2D仿射校準，使用CelebFaces和WDRef資料庫訓練。谷歌的Facenet通過訓練CNN網路，利用triplet-based損失，成功優化了識別結果。
人臉識別資料庫的搜集是整個技術流程中的重要環節，它直接關繫到識別系統的性能和准確性。通過有效的資料庫構建和管理，可以不斷優化和提升人臉識別技術的識別效率和准確性。