1人脸识别应用场景（验证）
我们先来看看人脸识别的一些应用。 第一个是苹果的FACE ID。 自从苹果推出FACE ID后，业界似乎对人脸识别的应用很有信心，各种人脸识别的应用开始后，“野蛮生长”就开始了。
事实上，人脸识别技术在很多场景的应用确实可以提升认证效率，同时提升用户体验。前两年，很多机场安检都开始使用人脸识别。 今年4月，不少一、二线城市车站也开通了“刷脸”功能。 北京的一些酒店已经开始使用面部识别技术进行认证。
2 人脸识别应用场景（识别）
让我们来看几个场景。
第一个是洗脸的自动售货机。 我第一次看到这台机器时，有一个疑问。 “现在脸部识别算法已经万无一失了吗？ 认错人，把钱搞错了怎么办？ 后来我才知道，其实不是算法，产品设计是最重要的。 用过这台售货机的人可能知道，第一次使用时，要求输入手机号码的后4位。 这个乍一看很简单的产品设计，可以将自动售货机的误识别率降低到亿分之一。 这样在底概率的条件下，错误识别造成的损失可以完全忽略。 另外，这台自动售货机还会提醒你的消费行为与“芝麻信用”相关联。 想想有多少人会因为一瓶“可乐”而影响自己的注册记录。
二是板着脸买了咖啡，进入咖啡店后，在选择喝什么样的咖啡之前，系统会先识别出走在点餐台前的用户是谁，然后准备点餐。
三是面部门禁系统。 伙伴们不用再担心忘记卡片了。 人脸对识别速度和准确度的要求相对较高，设备挂在门侧面墙上也会影响体验，增加产品设计和开发的难度。
3 “人脸验证”还是“人脸识别”？
其实，前面两页的场景有点不同。 不知道大家有没有在看。
在第一个场景中，用户实际上提供了两个信息。 一个是用户的身份证号码和APP账号等身份证信息。另一个信息是用户的现场照片。这样的场景的目标实际上是让人脸识别系统验证现场照片是否是证件所宣称的那个人我们可以选择这样的场景叫着“人脸验证”
第二个场景是用户实际提供的实况照片，需要人脸识别系统判断照片上的人是谁我们使用这样的场景叫着“人脸识别”
“人脸验证”拿现场人脸跟用户所宣称的人脸做1比1的比较，而“人脸识别”是拿现场人脸跟后台注册人脸库中的所有人脸比较，是1比N的搜索2可以看出，两个场景的技术原理一致，但难度不同，第二页场景的难度比第一页大得多。
4 人脸识别原理
计算机如何识别人脸？ 如果我们都是人脸识别系统的设计者，我们怎么设计这个系统？
“从图像中挖出脸部区域，将挖出的脸部与事先注册的脸部进行比较”，没错。 虽说很简单，但要做又是另一回事。 这里还有两个新问题：
一个是“如何判断图像中是否有人脸呢？ ”、“如何知道人脸在图像中的具体位置”，这是人脸检测需要解决的问题，人脸检测可以告诉我们图像中是否有人脸以及人脸的具体位置坐标。
第二个是“我们如何比较两个人的长相是否是同一个人？ ”，一个像素一个像素地进行比较吗？ 如果光线照射、表情不一致或脸部倾斜，这个方法就不可能了。 “人是如何判断两张照片上的人的脸是否是同一个人的呢？ ”，我们是在比较两种照片中的人，鼻梁高，眼睛大，像瓜子一样的脸的特征来判断的吧。
让我们来看看计算机人脸识别的流程。 首先获取输入图像。 接着，检测图像中是否有人脸，人脸的具体位置。 然后判断图像的质量，如图像是否模糊、照度是否足够等。 接着，检测脸部倾斜的角度，将脸部旋转到正脸的位置。 接着，提取脸部特征，与脸部特征进行对照，输出识别结果。 其中，图像质量检测和人脸定位这两个阶段是可选步骤，根据具体应用场景确定。
5 人脸检测-经典方法
让我们来看看经典的面部检测方法。
OpenCV和Dlib是两个常见的算法库。
OpenCV使用Haar Cascade进行人脸检测，实际上是Haa
r Cascade可以检测任何对象，比如人脸和脸上眼睛的位置。DLIB中是使用方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG），即通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来提取特征，这种方法的本质在于梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方。
OpenCV和DLIB各自也有他们自己的基于深度学习的人脸检测方法，使用起来非常简单。从这几种方法都可以做到CPU实时或GPU实时；经典的检测方法对正脸的检测效果比较好，深度学习的方法适应性更强，可以检测各种角度的人脸。
6 MTCNN人脸检测
2016年提出来的MTCNN算法是目前公认比较好的人脸检测算法是（Multi-task Cascaded Convolutional Networks），可以同时实现face detection和alignment，也就是人脸检测和对齐。
这里的对齐指的是检测人脸眼睛、鼻子、嘴巴轮廓关键点LandMark。
MTCNN算法主要包含三个子网络：P-Net （Proposal Network）、 R-Net(Refine Network)、O-Net(Output Network)，这3个网络按照由粗到细的方式处理输入照片，每个网络有3条支路用来分别做人脸分类、人脸框的回归和人脸关键点定位。
左上角，最开始对在多个尺度上对图像做了resize，构成了图像金字塔，然后这些不同尺度的图像作为P、P、O网络的输入进行训练，目的是为了可以检测不同尺度的人脸。
P-Net主要用来生成候选人脸框。 R-Net主要用来去除大量的非人脸框。O-Net和R-Net有点像，在R-NET基础上增加了landmark位置的回归，最终输出包含一个或多个人脸框的位置信息和关键点信息。
7 人脸特征提取-经典方法
接下来，我们来看一下人脸特征提取。经典的人脸特征提取方法有EigenFace和FisherFace两种。
EigenFace的思想是把人脸从像素空间变换到另一个空间，在另一个空间中做相似性的计算。EigenFace的空间变换方法是主成分分析PCA。这个方法90年代开始应用于人脸识别，因为主成分有人脸的形状，所以也称为“特征脸”。
FisherFace是一种基于线性判别分析LDA(全称Linear Discriminant Analysis,)的人脸特征提取算法， LDA和PCA都是利用特征值排序找到主元的过程。LDA强调的是不同人脸的差异而不是照明条件、人脸表情和方向的变化。所以，Fisherface对人脸光照、人脸姿态变化的影响更不敏感。
8 人脸特征提取-深度学习法
我们再来看看深度学习法。
利用神经网络学习高度抽象的人脸特征，然后将特征表示为特征向量，通过比较特征向量之间的欧式距离来判定两张照片是否是同一个人。
9人脸特征提取-深度学习法
总体思路是把人脸识别人物当分类任务来训练，通过在损失函数上施加约束，让相同的人的照片提取的特征距离尽可能近，不是同一个人的照片的提取的特征距离尽可能的远。
第一个Logit的地方输出的是人脸的特征向量，一般是128维或者512维，浮点向量。这个Logit前面是CNN分类网络，这个Logit后面的部分是通过在损失函数上施加约束来训练模型，让模型区分相同的人和不同的人，后面的部分只需要在训练阶段计算，推理阶段是不需要的。
10 人脸特征提取-Metric Learning
基于深度学习的人脸特征提取方法主要有两类，一类Metric Learning，另一个是Additive Margin，这两类方法的底层原理都是一样的，就是“通过训练网络，让相同人的特征距离尽可能近，不同人的特征距离尽可能的远”。
孪生网络和Triplet都属于 Metric Learning这类方法。左边孪生网络顾名思义，就是有两个网络，一个网络训练让相同的人之间的距离尽可能的近，另一个网络让不同人之间的距离尽可能远。
右边Triplet网络是对孪生网络的改进，将样本组织为锚点、正样本、负样本的元组，通过训练网络让锚点与正样本之间的距离尽可能的近，锚点与负样本之间的距离尽可能的远，并且至少远于一个阀值阿尔法。
11 人脸特征提取-Additive Margin
Additive Margin这类方法主要是在分类模型的基础，通过控制损失函数来达到“让相同人的特征距离尽可能近，让不同人的特征距离尽可能远”的目标。
前面介绍的Metric Learning的方法最大的问题在于：需要重新组织样本，模型最终能否收敛很大程度上取决于采样是不是合理。基于Additive Margin的方法则不需要这一步，完全将人脸特征提取当做分类任务来训练，参数的设置也不需要太多trick，Additive Margin的方法大都是在损失函数上做文章。
最近几年，这个类方法研究的比较多，上面这个图中的softmax，Sphereface，Cosface，ArcFace都是Additive Margin方法，可以看出它都是通过改进损失函数，来实现“让相同人的特征距离尽可能近，让不同人的特征距离尽可能远”这个目标。
上面这个图中，颜色相同的点表示一个人，不同的点表示不同的人，这个图的展示比较形象，可以看出最后一个超球体的效果非常不错。
Additive Margin正在成为主流， InsightFace也属于这一类，损失函数正是这个ArcFace。
大家可用思考一下，为什么分类方法不能直接用于人脸识别？这里不做详细讨论了。
12 人脸特征提取-效果评估
我们再来看一下怎样评估人脸特征提取算法的效果。
主要是通过召回率和虚警率两个指标来衡量。应用场景不同，这个两个指标的设置也不同，一般情况下，在实践中我们都要求在虚警率小于某个值（比如万分之一）的条件下，召回率达到某个值（比如99%）。很多产品宣称的识别准确率达到多少多少，很大可能是在公开数据集比如LFW上的测试结果。
公开的训练数据集比较推荐的有：MS1MV2，这个数据集微软前段事件已经宣布撤回不再提供下载，这个数据集大概有85000个不同的人的380万张照片。另一个数据集是GLINT_ASIA，有9万多人的280万张照片。
13 工程实践的挑战及经验分享
很多人都认为人脸识别应用，算法包打天下，事实并非如此，即使是最好的识别算法也扛不住像图像质量差。图像质量差、姿势变化、面部形状/纹理随着时间推移的变化、遮挡这些问题，是我们在工程实践中面临的挑战。
当然，大多数问题工程上我们有应对方法。比如图像模糊，光照不足，我们可以先检测图像是否模糊，关照是否不足，质量不过关，就不把图像送给识别算法。
再比如，用他人照片或视频来欺骗人脸识别系统，目前已经有多种活体检测方法来检测并防止这种情况。
经过一段时间在人脸识别领域的摸爬滚打，个人认为影响用户体验的关键因素是识别快、识别准，识别快主要靠产品设计，识别准主要靠算法。
拿人脸门禁来举个例子，产品设计上可以在前端采集照片的时候过滤掉模糊、无人脸的照片，避免无效识别，同时前端在采集照片的时候，可以同时采集多张并发传给后台，做并发识别，这些方法都可以大大提升识别通过的速度，提升用户体验。
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