记录一下目前对人脸识别流程及识别方法的理解，以后随着认识的提升不断更新
人脸识别：给定一张图片识别出这张图片中的人脸是谁的脸
在整个过程中所使用的图片都是灰度化之后的图片。
为什么要转化为灰度图片？1.识别物体最关键的部分是，找到物体的边缘，就是图片的梯度，图片的梯度计算用到的就是灰度化之后的图片。2.颜色容易受到光照影响，难以提供关键信息，最重要的是灰度化之后可以加快计算速度。
人脸识别主要分为下面四个步骤：
1.人脸检测：识别出图片中有人脸，找到人脸的位置，并圈出来
怎么检测？都有什么样的方式？优劣点？
2.人脸对齐：在已经检测到人脸的基础上，自动找到人脸上的眼睛鼻子嘴和脸的轮廓等标志性特征位置
貌似很多算法都是基于某一盘论文的，比如One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees
PS:还看不懂：采用了两种分类方法以突出特征提取网络的能力和效果，采用的两种方法分别为：联合贝叶斯人脸校验（ Joint Bayesian）和神经网络方法（neural network）。其中第一种方法联合贝叶斯是一种超有效的人脸校验算法，是传统贝叶斯脸算法的提升
3.人脸校验：判断两张人脸是不是同一张人脸
通过神经网络来提取人脸深层次的抽象特征，这种抽象特征可以区分出两张不同的人脸，在特征提取后，再用分类器进行分类。
4.人脸识别：判断图片中的人脸是谁的脸
参考：
https://blog.csdn.net/jiajinrang93/article/details/72297975