随着人工智能技术在商业和安全等方面的应用，人脸识别技术已经逐成熟的应用到很多行业，扫脸支付、考勤等这些日常行为，都说明了人脸识别已经影响了人们的生活，正在提高着生活和工作效率。

人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。

常用的技术中，人脸识别技术有三个关键技术点：人脸检测、定位点检测、人脸特征提取。想把一张人脸的检测应用到实际场景中，需要通过AI算法，经过以上三个关键技术点的处理，再经过应用层算法处理，最后实现。

人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等等。简单来说，就是从照片中提取人脸中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通过特征的对比输出结果。

人脸识别的过程中有4个关键的步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸编码、人脸匹配。

人脸检测的目的是寻找图片中人脸的位置。当发现有人脸出现在图片中时，不管这个脸是谁，都会标记出人脸的坐标信息，或者将人脸切割出来。可以使用方向梯度直方图(HOG)来检测人脸位置。先将图片灰度化，接着计算图像中像素的梯度，通过将图像转变成HOG形式，就可以获得人脸位置。

人脸对齐是将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准的形状。先定位人脸上的特征点，然后通过几何变换（仿射、旋转、缩放），使各个特征点对齐（将眼睛、嘴等部位移到相同位置）。

人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。

在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

人脸识别领域，也是从传统机器学习算法过度到深度学习算法的。在机器学习阶段，人脸识别也经历了3个重要的阶段：几何特征阶段、表象特征阶段、纹理特征阶段。

在深度学习阶段，算法的发展也同样经历了3个阶段：

从最开始的 VGG 网络到 Inception 网络再到 Resnet 网络，网络模型总体上呈现出更深，更宽的趋势。

旷视、商汤为代表的在学术公开竞赛中取得好成绩的这些厂商，开始发展实际业务为起点，通过不断扩大他们的实际数据集合，算法性能也在逐渐的提升。

进一步增加数据量以提升算法性能以外，与第一阶段相反，大家开始在不降低识别性能的基础上，研究网络的轻量化。轻量化的主要目的有两个，一个是提升算法的速度，甚至能够部署到移动端；另外一个就是便于硬件实现，从而将人脸识别算法直接做成一个硬件模块。

目前，人脸识别已经被成熟的应用于门禁、刷脸支付、考勤、安防等领域。

1. FR+金融

金融机构传统上使用人工肉眼判断、短信验证、绑定银行卡等手段进行实名认证。这些传统手段存在准确率不高、客户体验较差、成本高等问题，对金融企业业务发展造成了巨大的困扰。基于人脸识别的实名认证方式具有准确率高、客户体验好、成本低的优点。在远程开 户时，金融机构可以通过智能终端在线上进行身份鉴权验证，使用人脸识别技术开 户可以极大提升业务办理的安全性、时效性，并节省大量人力。在取钱时，只需要人脸+密码即可完成取款。

2.FR+医疗

建立有针对性的涉医犯 罪人员布控库，与属地公安部门配合，进行实时布控。对进入医 院诊疗区域的医药代表进行管控，协助解决药品流通领域经营不规范、竞争失序等问题。打击频繁出现的职业医闹，提高事件的响应速度，从被动响应变为主动预防。重点防范黄 牛、医托等干扰正常就诊秩序的特殊人群。实现就诊病人与医保信息库中身份 证照的比对，杜绝冒用医保卡的现象。结合“雪亮工程”，确保严重精神障碍患者流入地、流出地发现管控到位。

3.FR+新零售

帮助卖家获得顾客和潜在顾客更精准的信息，构建用户画像。可以安装在超市、商场、门店等入口，统计每天进入门店的人数、大致年龄和性别等;另一种可以安装在货架上，分析客户的关注点和消费习惯等。通过大数据分析挖掘回头客，提升客户提袋率和VIP转化率；以智能化系统来代替人工，以人脸识别系统连接支付端来代替收银员，能跟快实现零售店的导流和商品人流分析等。门店遇到商品失窃的突发事件，通过对所获数据的分析，也可以将不良客户拉入“黑名单”或是降低其信用水平。识别系统获得的用户偏好还能反哺线上，将所得数据通过线上反馈给厂商，助力于厂商更全面地了解消费者需求，进而精准地研发产品，设计营销策略。这些都是完美实现新零售“打通线上线下”内在要求的极佳方式。

4. FR+安防

基于视频中的人脸照片进行远距离、快速、无接触式的重点人员布控预警。让应用于车站、机场、地铁等重点场所和大型商场超市等人群密集的公共场所视频监控系统能够对视频图像进行采集、自动分析、抓取人脸实时比对，主动在监控场景中识别重点关注人员，实现重点人员的布控和识别。对机场、车站、港口、地铁重点场所和大型商超等人群密集公共场所进行布控，以达到对一些重点人员的排查，抓捕逃 犯等目的。对常住人口、暂住人口的人脸图片进行预先建库，通过输入各种渠道采集的人脸图片，能够进行比对和按照相似度排序，进而获悉输入人员的身份或者其他关联信息

5.FR+公安

对老百姓或其他业务部门提供的照片，直接送入系统进行比对、检索、筛选，最后人工确认。对派出所挡获的人员，登记笔录，对于其中一些少数民族、聋哑人或保持沉默者等无法查证身份的人员，可拍摄照片送入各种照片库中比对，排查涉及大案要案人员，以免漏网；或查证其前科，累计处理。获得现场目击者对嫌疑人的形象描述后，可用人像合成系统进行排查。根据犯 罪人员的身份 证照片信息，与系统照片库中的信息资料进行比对，提取出与证件上照片相似的人员信息，能充分利用现有的二代身份 证照片资源，为公安部门的工作提供高效有利的帮助等。

未来，人脸识别还将用于更多领域。物联网时代之下，万物互联，万物智能，FR技术也必将融入到物联网之中，人们未来可能都不需要身份类的实物证件。当然，这同时也引发我们对信息安全的思考。当人脸成为你的虚拟证件时，一旦有不法公司、团体、个人泄露或是破解了你的人脸虚拟证件，那么你的一切信息可能都暴露在他人面前。未来可能会诞生一个虚拟身份信息系统，有一个公司专门负责用户信息数据的监管，以保证我们数据的安全。

文章来源： 产品经理的AI知识库，大数据V， 快联科技AI购