在众多人工智能技术中，人脸识别在商业应用上更成熟，应用也更广泛。作为一种基于面部特征信息的生物识别技术，已经广泛应用于各行各业，如公交车站、地铁、机场等出入口。
然而，许多人不我不太了解人脸识别技术，他们也不知道。我不知道照相机是如何识别人脸的。今天，边肖带你了解人脸识别是如何进行的，如何准确识别人脸！
人脸识别的步骤
(1)人脸检测：即从不同场景中检测人脸的存在，并确定其位置。
(2)人脸归一化：校正人脸尺度、光照、旋转的变化。对齐这些面并进行校准。
(3)人脸验证：采用一定的方式表示检测到的人脸和数据库中已知的人脸，确认两张人脸是否为同一人。
(4)人脸识别：将待识别的人脸与数据库中已知的人脸进行比对，找出数据库中给你的人脸是谁的。
人脸识别方法
(1)基于几何特征的人脸识别方法
几何特征可以是眼睛、鼻子、嘴等的形状。以及它们的几何关系。
(2)基于特征脸的人脸识别方法
人脸特征法是一种基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是一种图像压缩的最优正交变换。对高维图像空间进行KL变换，得到一组新的正交基，重要的正交基被保留，可用于形成低维线性空间。假设人脸在这些低维线性空间中的投影是可分的，这些投影就可以作为识别的特征向量，这就是特征人脸方法的基本思想。
(3)基于神经网络的人脸识别方法。
神经网络的输入可以是分辨率降低的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这种方法也需要更多的样本进行训练，但是在很多应用中，样本的数量是非常有限的。
(4)基于弹性图匹配的人脸识别方法。
弹性图匹配法对二维空间中常见的人脸变形定义了一定的不变距离，用属性拓扑图来表示人脸。拓扑图的每个顶点都包含一个特征向量，用来记录顶点附近人脸的信息。该方法结合了灰度和几何因素的特点，可以允许图像在比较时有弹性变形。在克服面部表情变化对识别的影响方面取得了很好的效果，同时不再需要多个样本来训练单个人。
(5)基于直线Hausdorff距离的人脸识别方法
心理学研究表明，识别等高线图(如漫画)的速度和准确率并不比识别灰度图差。LHD基于从人脸灰度图像中提取的线段，定义了两条线段之间的距离。不同的是，LHD并没有建立不同线段之间的一一对应关系，因此可以适应线段之间的细微变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件和不同姿态下都有很好的表现，但在表情较大的情况下识别效果不佳。
(6)支持向量机(SVM)人脸识别方法
近年来，支持向量机(SVM)是统计模式识别领域的一个新热点。它试图使学习机在经验风险和泛化能力上达成妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机(SVM)主要解决2-分类问题。其基本思想是试图将一个低维线性不可分问题转化为高维线性可分问题。通常的实验结果表明，SVM具有较好的识别率，但需要大量的训练样本(每类300个)，在实际应用中往往不现实。而且支持向量机的训练时间长，方法实现复杂。这个函数的选取没有统一的理论。
自动人脸识别技术已经取得了巨大的成就。随着科学技术的发展，它在实际应用中仍然面临困难。为了实现人脸部位的准确快速检测和分割，以及有效的变化补偿、特征识别和准确分类，我们需要注意和改进以下几个方面：
(1)结合人脸的局部和全局信息可以有效地描述人脸的特征，基于混合模型的方法值得进一步研究，以准确描述复杂的人脸模式分布。
(2)由于人脸的非刚性、人脸之间的相似性以及各种变化因素的影响，准确的人脸识别仍然有一定的难度。为了满足自动人脸识别技术的实时性要求，有必要研究人脸与指纹、虹膜、语音等识别技术的融合方法。
(3)表面纹理识别算法是最新的算法，我们需要继续学习和研究更好的方法。
总之，仅仅使用现有的方法很难达到好的识别效果。如何与其他技术结合，如何提高识别率和速度，减少计算量，提高准确率，如何用嵌入式和硬件实现，如何实用化，都需要不断学习和融合新技术，让人脸识别真正给生活带来便利。
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