㈠ 人脸识别简单介绍
人脸识别技术在如今的科技领域中扮演着至关重要的角色，其核心任务主要包括face detection、face verification和face identification。face detection旨在检测图像中的人脸，并用矩形框标注出来，帮助后续处理。face alignment则聚焦于对检测到的人脸进行姿态校正，确保人脸处于理想状态，从而提高识别精度。这一过程通常涉及2D和3D校正方法，3D校正尤其适用于识别侧脸。通过定位关键特征点（如鼻子、鼻孔、瞳孔、嘴唇等），并进行位置驱动变形，人脸得以校正。以下是校正前后的人脸图像示例。
face verification是基于pair matching的，其结果是“是”或“不是”。具体操作中，给定一张测试图像，通过逐一匹配，成功匹配即表示测试图像与该人脸属于同一人。小型办公室人脸考勤系统常采用此方法。在离线录入员工人脸时，将人脸与人名对应，成功验证后即可识别出是哪位员工。此过程强调无遮挡且人脸姿态较正。下图展示了验证流程的示意。
face identification是人脸识别的关键，它需要回答“我是谁？”的问题，相比face verification，其识别阶段更多采用分类方法。经过前面两步处理的图像（人脸），在此阶段进行分类。
人脸识别包括face detection、face alignment和face verification这三个模块。模块拆分包括以下步骤：人脸检测、人脸校正和人脸匹配。至此，对人脸识别的概念有了清晰的理解。接下来，让我们探讨人脸识别中的关键概念——人脸图像数据库。
人脸图像数据库受限于安全隐私，难以获取大规模数据。目前公开的数据库包括LFW（Labelled Faces in the Wild）和YFW（Youtube Faces in the Wild）。此外，还有一些大规模人脸图像数据库，如MegaFace、CASIA-WebFace等。
人脸识别技术可分为基于浅层特征和基于深度学习的两种方法。基于浅层特征的人脸识别使用SIFT、LBP、HOG等局部特征，通过pooling机制汇总成全局描述子，如Fisher Vector。而基于深度学习的人脸识别方法通常采用CNN结构，代表性方法有Deep Face Recognition、DeepFace、DeepID等。
Deep Face Recognition介绍了一种大规模人脸图像的抓取方法，并测试了不同CNN网络结构对人脸识别精度的影响。浅层人脸识别方法首先提取局部特征，使用Fisher Vector等方法整合为全局描述子。基于深度学习的人脸识别方法，如DeepFace，使用深层CNN网络结构，训练数据集包括4百万张图像，涉及4000个人。DeepFace在LFW和YFW数据库上取得了最佳识别效果。DeepID系列则不使用3D校准，采用更简单的2D仿射校准，使用CelebFaces和WDRef数据库训练。谷歌的Facenet通过训练CNN网络，利用triplet-based损失，成功优化了识别结果。
人脸识别数据库的搜集是整个技术流程中的重要环节，它直接关系到识别系统的性能和准确性。通过有效的数据库构建和管理，可以不断优化和提升人脸识别技术的识别效率和准确性。