本文首先介绍人脸识别模型的内部工作原理。 然后，结合简单的案例，在Python上进行案例分析。 在正文的最后一部分，你将完成你的第一个脸部识别模型！
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为了了解人脸识别算法的工作原理，让我们先了解特征向量的概念。 译者注：这里的特征向量是机器学习的概念，与矩阵理论不同。 ）
每个机器学习算法都以数据集为输入，从中学习经验。 算法遍历数据并识别数据中的模式。 例如，假设您想识别指定图像中人物的脸部。 很多物体可以被视为图案。
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脸部长度(厘米)脸部宽度(厘米)脸部平均肤色(r，g，b )嘴唇宽度(厘米)鼻子长度(厘米) ) ) ) ) ) )。
给定图像时，我们可以标记不同的特征，并将其转换为以下特征向量。
这样，我们的照片被转换为向量，可以表示为(23.1、15.8、255、224、189、5.2、4.4 )。 当然，无数其他特征也可以从图像中派生出来，如头发的颜色、胡子和眼镜。 但是，在这个简单的例子中，只考虑这五个简单的特征。
现在，如果将每个图像解码为特征向量，问题会更简单。 很明显，如果使用同一个人的两张脸部图像，提取的特征向量非常相似。 也就是说，两个特征向量的“距离”变得非常小。
这时，机器学习可以让我们完成两件事：
提取特征向量。 由于特征太多，手动列出所有特征非常困难。 一个机器学习算法可以自动标记很多特征。 例如，一个复杂的特征可能是鼻子的长度和额头的宽度的比率。 手动列出所有这些派生特征非常困难。 匹配算法：得到特征向量后，机器学习算法需要将新图像与语料库中的特征向量匹配。 我们基本了解人脸识别是如何工作的，所以让我们利用广泛使用的Python库构建自己的人脸识别算法。
个案研究
首先，给出标记Zuckerberg、Warren Buffett、Bill Gates、Shah Rukh xqdxmt等名人脸，将这些脸视为我们的语料库。 现在，给其他名人的新照片“新人物”，判断这些“新人物”是否在语料库里。
语料库的图像如下所示。
如图所示，我们列举的名人有Barack Obama、Bill Gates、聪明羽毛、Mark Zuckerberg、Ray Dalio和Shah Rukh xqdxmt。
现在，假设“新人物”如下。
注：以上所有图片均来自谷歌图片。
很明显，这是Shah Rukh xqdxmt。 但是，对计算机来说，这个任务很有挑战性。 因为对我们来说，组合了照片的很多特征，很容易就能判断出它是哪个人物。 但是对计算机来说，学习如何识别人脸是非常不直观的。
一个很棒但很简单的python库中封装了上述内容——，我们知道如何根据脸部特征生成特征向量，从而区分不同的脸部。 此python库称为face_recognition。 包括用于应用dlib——现代c工具包完成复杂的基于c的APP应用的机器学习算法。
Python的face_recognition库可以执行许多任务，包括：
找到给定照片的所有脸。 找出照片中的脸部特征进行处理。 识别照片中的脸。 实时脸部识别。 接下来，对其进行研究
中的第三种任务——识别图片中的脸。你可以在github的如下链接中获取face_recognition库的源代码。
附链接：
https://github.com/ageitgey/face_recognition
事实上，这里有一些如何安装face_recognition库的指导。
附链接：
https://github.com/ageitgey/face_recognition#installation-options
在你安装face_recognition之前，还需要安装dlib包。你可以从如下链接中找到安装dlib的指导。
附链接：
https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf
Python应用
这部分包括使用face_recognition库搭建简单人脸识别系统的代码。这是一个应用操作的部分，我们将在下一部分解读代码来理解更多细节。
# import the libraries import os import face_recognition # make a list of all the available images images = os.listdir('images') # load your image image_to_be_matched = face_recognition.load_image_file('my_image.jpg') # encoded the loaded image into a feature vector image_to_be_matched_encoded = face_recognition.face_encodings( image_to_be_matched)[0] # iterate over each image for image in images: # load the image current_image = face_recognition.load_image_file("images/" + image) # encode the loaded image into a feature vector current_image_encoded = face_recognition.face_encodings(current_image)[0] # match your image with the image and check if it matches result = face_recognition.compare_faces( [image_to_be_matched_encoded], current_image_encoded) # check if it was a match if result[0] == True: print "Matched: " + image else: print "Not matched: " + image文件结构如下:
facialrecognition:
fr.pymy_image.jpgimages/barack_obama.jpgbill_gates.jpgjeff_bezos.jpgmark_zuckerberg.jpgray_dalio.jpgshah_rukh_jjdls.jpgwarren_buffett.jpg我们的根目录，facialrecognition包括：
fr.py的形式的人脸识别代码。my_image.jpg – 即将被识别的图片(“新人物”)。images/ –语料库。如果你按照前文创建文件结构并执行代码，如下是你能得到的结果：
Matched: shah_rukh_jjdls.jpg Not matched: warren_buffett.jpg Not matched: barack_obama.jpg Not matched: ray_dalio.jpg Not matched: bill_gates.jpg Not matched: jeff_bezos.jpg Not matched: mark_zuckerberg.jpg显而易见，新名人是Shah Rukh xqdxmt 并且我们的人脸识别系统可以识别!
理解Python代码
现在让我们解读代码来，并理解其工作原理：
# import the libraries import os import face_recognition以上是引入操作。我们将通过已经建好的os库来读入语料库中的所有图片，并且通过face_recognition来完成算法部分。
# make a list of all the available images images = os.listdir('images')这个简单的代码将帮助我们识别语料库中所有图片的路径。一旦执行这些代码，我们可以得到：
images = ['shah_rukh_jjdls.jpg', 'warren_buffett.jpg', 'barack_obama.jpg', 'ray_dalio.jpg', 'bill_gates.jpg', 'jeff_bezos.jpg', 'mark_zuckerberg.jpg']现在，以下代码将加载新人物的图片：
# load your image image_to_be_matched = face_recognition.load_image_file('my_image.jpg')为了保证算法可以解析图片，我们将人物脸部图片转化为特征向量：
# encoded the loaded image into a feature vector image_to_be_matched_encoded = face_recognition.face_encodings( image_to_be_matched)[0]剩余的代码相对简单：
# iterate over each image for image in images: # load the image current_image = face_recognition.load_image_file("images/" + image) # encode the loaded image into a feature vector current_image_encoded = face_recognition.face_encodings(current_image)[0] # match your image with the image and check if it matches result = face_recognition.compare_faces( [image_to_be_matched_encoded], current_image_encoded) # check if it was a match if result[0] == True: print "Matched: " + image else: print "Not matched: " + image此时，我们：
对每个图像进行循环操作。将图像解析为特征向量。比较语料库中已经加载的图片和被识别的新人物图片。如果两者匹配，我们就显示出来。如果不匹配，我们也要显示结果。如上所示，结果显示这个简单的人脸识别算法进行得很顺利。让我们尝试将my_image替换为另一个图片：
仁爱的水蜜桃再次运行这个算法，将会看到如下结果：
Not matched: shah_rukh_jjdls.jpg Not matched: warren_buffett.jpg Not matched: barack_obama.jpg Not matched: ray_dalio.jpg Not matched: bill_gates.jpg Not matched: jeff_bezos.jpg Not matched: mark_zuckerberg.jpg很明显，系统没有将pddyx识别为以上的任何一个名人。这意味着我们的算法在以下方面都表现得很好：
正确地识别那些在语料库中存储的人。对语料库中不存在的人物进行标注。人脸识别算法的应用
人脸识别是一个成熟的研究方向，已被广泛地应用在工业界和学术界。例如，一个罪犯在中国被捕可能就得益于人脸识别系统：系统识别了他的脸并发出警报。由此可见，面部识别可以用来减少犯罪。还有许多其他有趣的人脸识别案例:
面部身份验证：Apple在iPhones中引入了Face ID以用于面部身份验证。一些银行也尝试使用面部身份验证来解锁。用户服务：马来西亚的一些银行安装了新的人脸识别系统，用于识别有价值的银行客户，以便银行为其提供个人服务。进而银行可以通过维持这类用户并提升用户满意度来获取更多收益。保险行业：很多保险公司正在通过运用人脸识别系统来匹配人的脸和ID提供的照片，使赔付过程变得更简单。尾记
综上所述，人脸识别是一个有趣的问题并且有很多强大的案例。这些应用可以有效地从各个方面为社会服务。尽管将这些技术商业化可能会带来伦理风险，但我们会把这个问题留到下次讨论。