初识人脸识别技术

随着iphone X 的发布，一项新奇的技术开始进入人们眼中。
iPhone X在本次的预售中，介绍了它的一项新增的功能–人脸识别。或许许多人对人脸识别到十分新奇，但其实，人脸识别技术已经发展甚久，在未来，它也将不断出现在人们眼中，这必将是未来发展的一大趋势！

人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是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进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。[搜狗百科](http://baike.sogou.com/v2896314.htm?fromTitle=%E4%BA%BA%E8%84%B8%E8%AF%86%E5%88%A）

可以说，人脸识别技术也可以算是一种人工智能。人脸识别的技术研究开始于20世纪60年代，但因为其他技术条件的不成熟，该研究并没有广泛地用于实践中。直到计算机技术和光学成像技术的成熟，在20世纪90年代才开始进行初级的实践应用。我们平时在拍照的时候，选择人像功能，相机就会自动识别人的脸，这其实也是一种人脸识别技术的应用。

随着科技发展，这种技术也越发精进。人们对人脸识别的技术需求要求也逐渐扩大，提升。人脸识别技术主要用于身份识别。因此，在安保方面有很大的利用价值。现在的技术大都数用于银行，或*的安全保障。在追捕逃犯，家居防盗等方面也有涉足。有一些公司也开始用这种技术来进行考勤。
对比指纹，和虹膜识别，人脸识别有他自己的独特优势。自然性，不被被测个体察觉。而其他两种手段，都需要被测个体的主动意识下，才能进行。因此，人脸识别在追捕逃犯上更加有效！
既然有其优点，自然有其弱点。受技术发展的不完善，人脸识别具有不稳定性。人发型，表情，环境的影响，会大大降低人脸识别的辨识度，从而造成错误。另外，人与人之间的相似性都有可能造成识别错误。如现在有些技术无法分辨同卵双胞胎之间的区别。但我相信，随着科技的不断进步，人脸识别的辨识度，准确率也将大大提升。
人脸识别共有采集检测，预处理，特征处理，匹配与识别等步骤。最终对人像进行识别。
这种技术用到的算法有

人脸识别算法分类
基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。
基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。
基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。
利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。
基于光照估计模型理论
提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。
优化的形变统计校正理论
基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论
强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；
独创的实时特征识别理论
该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能间，达到最佳的匹配效果

在汉诺威CeBIT展开幕式上，马云展示了蚂蚁金服的新项目face++，他通过刷连支付，成功买下一枚邮票。这个举动，预示着刷连支付即将迎来自己的春天。而人脸识别技术，也将在各种新兴技术中闪闪发光。

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参考网站：百科