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。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識別。從上世紀60年代關于人臉識別的研究從未間斷，隨著技術研究的不斷加快，這種生物識別技術開始在手機、金融、安防等行業規?；瘧?。在現實生活中，人臉識別技術已經逐漸走進日常生活，不論是門禁、考勤系統，還是支付、娛樂應用，都開始應用這種技術。
人臉識別的四大特點:
① 便捷性。人臉是生物特征，不需要攜帶類似身份證的東西
② 非強制性。識別的過程甚至不需要對象的配合，只要拍攝到人臉就可以進行識別，例如安防領域就是如此。
③ 非接觸性。不需要跟設備進行接觸，相比指紋更加安全一些。
④ 并行處理。一張照片里有多個人臉時可以一起處理，不像指紋和虹膜，需要一個一個來。
基于以上特點，人臉識別正在被廣泛的應用在各個領域。大家在生活中隨處都可以看到人臉識別的應用。
人臉識別的過程的4個關鍵步驟：
① 人臉檢測
② 人臉對齊
③ 人臉編碼
④ 人臉匹配
人臉檢測
人臉檢測的目的是尋找圖片中人臉的位置。當發現有人臉出現在圖片中時，不管這個臉是誰，都會標記出人臉的坐標信息，或者將人臉切割出來。
可以使用方向梯度直方圖(HOG)來檢測人臉位置。先將圖片灰度化，接著計算圖像中像素的梯度。通過將圖像轉變成HOG形式，就可以獲得人臉位置。
人臉對齊
同一個人在不同的圖像序列中可能呈現出不同的姿態和表情，這種情況是不利于人臉識別的。所以有必要將人臉圖像都變換到一個統一的角度和姿態，這就是人臉對齊。它的原理是找到人臉的若干個關鍵點（基準點，如眼角，鼻尖，嘴角等），然后利用這些對應的關鍵點通過相似變換（Similarity Transform，旋轉、縮放和平移）將人臉盡可能變換到標準人臉。
人臉編碼
人臉圖像的像素值會被轉換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該映射到相似的特征向量。
人臉匹配
在人臉匹配構建模塊中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數，該分數給出了兩者屬于同一個主體的可能性。
人臉識別的典型應用
人臉識別的應用變得越來越廣泛，只要跟身份識別相關的未來都有可能使用人臉識別。下面列幾個典型的應用場景。
如：門禁系統、安防系統、無人超市、電子護照及身份證、自主服務系統（如ATM）、信息安全系統，如刷臉支付、娛樂型應用，如抖音里的部分道具等。
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②人證比對：利用人臉識別技術，將攝像頭抓拍的現場人臉圖像和讀取到的身份證照片進行比對，判斷人、證是否一致。
③多人臉檢測：當攝像頭檢測到多張人臉，可自動匹配到相似的人臉進行人臉比對。
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