随着大数据时代的到来，“人脸”也将成为数据的一部分，人脸识别如何实现？本文将为大家从人脸检测、人脸定位、人脸校准以及人脸对比等方面详细阐述人脸识别的原理与实现方式。

随着计算机技术以及光学成像技术的发展，集成了人工智能、机器学习、视频图像处理等技术的人脸识别技术也逐渐成熟。未来五年，我国人脸识别市场规模平均复合增长率将达到25％，到2021年人脸识别市场规模将达到51亿元左右，具有巨大的市场需求与前景。

安防、金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域，移动智能硬件终端成为人脸识别新的快速增长点。因此，这三大领域将是人脸识别快速增长的最大驱动力。

2017年，我国安防行业总产值达到6200亿，同比增长16．98％，维持强劲发展势头。从细分产业来看，视频监控是构建安防系统中的核心，在中国的安防产业中所占市场份额最大。而人脸识别在视频监控领域具有相当的优势，应用前景广阔。

市面上的人脸识别解决方案也越来越多，但在系统框架上基本大同小异，大体框架如下图所示：

接下来对人脸识别算法各技术点逐一进行详细介绍，包括人脸检测、人脸定位、人脸校准、人脸比对、人脸反欺诈以及算法优化等。

人脸识别

人脸检测算法繁多，我们采用由粗到精的高效方式，即先用计算量小的特征快速过滤大量非人脸窗口图像，然后用复杂特征筛选人脸。这种方式能快速且高精度的检测出正脸（人脸旋转不超过45度）。该步骤旨在选取最佳候选框，减小非人脸区域的处理，从而减小后续人脸校准及比对的计算量。

以下为人脸检测算法的初始化接口， 根据实际应用场景设置人脸的相关参数，包括最小人脸尺寸、搜索步长、金字塔缩放系数等：

人脸检测实测效果如下图所示：

在人脸检测领域比较权威的测试集FDDB上进行评测， 100误检时的召回率达到85．2％， 1000误检时的召回率达到89．3％。

人脸定位

面部特征点定位在人脸识别、表情识别、人脸动画等人脸分析任务中至关重要的一环。人脸定位算法需要选取若干个面部特征点，点越多越精细，但同时计算量也越大。兼顾精确度和效率，我们选用双眼中心点、鼻尖及嘴角五个特征点。经测试，它们在表情、姿态、肤色等差异上均表现出很好的鲁棒性。

人脸定位接口程序如下所示，需要先加载预先训练好的模型，再进行定位检测：

人脸定位程序的效果如下所示：

本算法在AFLW数据集上的定位误差及与其他算法的对比情况：