最近整理了CV方向的一些产品基础知识，我的上一篇文章《看AI产品经理如何介绍“计算机视觉”(基于实战经验和案例)》算是这个系列的第一篇;本文是本系列下的第二篇，主要针对人脸识别进行梳理。后续还会有多目标跟踪、OCR等方向的内容。希望大家能从这个系列收获到更多的CV干货：)

　　人脸识别(Face Recognition)：对图像中的人脸进行检测、识别和跟踪。

　　一、技术流程详解

　　技术流程：

　　1、人脸采集

　　人脸采集主要关注以下因素——

　　1)图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非专业人脸识别摄像头常见规定的最小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。

　　2)图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的最远距离是10米，7K摄像头是20米。

　　3)光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。

　　4)模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。

　　5)遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为最佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。

　　6)采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸最佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。

　　2、人脸检测(Face Detection)

　　人脸位置检测：

　　目的是在图像中准确标定出人脸的位置和大小。

　　人脸关键点检测(人脸对齐)：

　　目的是自动估计人脸图片上脸部特征点的坐标

　　一般可以使用Openface中的Dlib模型实现人脸检测，利用OpenCV库对数据进行处理。最近人脸检测算法模型的流派包括三类及其之间的组合：viola-jones框架(性能一般速度尚可，适合移动端、嵌入式上使用)，dpm(速度较慢)，cnn(性能不错)。

　　人脸检测关注以下指标：

　　检测率：识别正确的人脸/图中所有的人脸。检测率越高，代表检测模型效果越好。

　　误检率：识别错误的人脸/识别出来的人脸。误检率越低，代表检测模型效果越好。

　　漏检率：未识别出来的人脸/图中所有的人脸。漏检率越低，代表检测模型效果越好。

　　速度：从采集图像完成到人脸检测完成的时间。时间约短，检测模型效果越好。

　　举一个实际例子说明：

　　在摄像头某张抓拍图像中，一共有7张人脸，算法检测出4张人脸，其中3张是真实人脸，1张是把路标误识为人脸。

　　在这个实际案例中：检测率=3/7 误检率=1/4 漏检率=(7-3)/7

　　3、图像预处理

　　图像预处理的目的是消除图像中无关的信息，尽可能去除或者减少光照、成像系统、外部环境等对图像的干扰，使它具有的特征能够在图像中明显地表现出来。主要过程包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

　　1)灰度化：将彩色图像转化为灰色图像的过程。

　　2)直方图均衡化：直方图描述了一副图像的灰度级内容。直方图均衡化主要目的是为了提高对比度和灰度色调的变化，使图像更加清晰。

　　3)归一化：通过一系列变换，将待处理的原始图像转换成相应的唯一标准形式(该标准形式图像对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性)，使得图像可以抵抗几何变化的攻击。例如用放大缩小图像、减少图片由于光照不均匀造成的干扰等。

　　4)中值滤波：将图片进行平滑操作以消除噪声。

　　预处理的效果直接影响到人脸识别率。可以通过不同方法，相同算法、相同训练模式评估模型效果，选择最佳的预处理方式。

　　4、人脸特征提取及人脸识别方法

　　传统的人脸识别模型一般都是在SVM等分类器分类后，通过CNN提取特征。