我們現在使用的人臉識別主要就是面部3D建模的識別方法，這種識別方法的原理和指紋識別其實是沒有什麼區別的，就是靠人和人之間面部的3D模型的區別來進行識別，因為人的面部沒有完全一模一樣的，但是這種識別方法還僅僅停留在初級階段，後期的識別可能會增加瞳孔和神經網路識別的功能

人的面部是具有一些形狀特徵的，這些特徵不會隨整容以為的修飾形式而改變，所以這些形狀特徵可以用來鑑定是否為同一個面部。

普遍使用的原理是特徵匹配演算法。在圖片上透過邊緣提取等方法，將面部劃分為數個多邊形後，選擇一定數量的特徵點，特徵點會在參考圖和待鑑定圖上都可以捕捉到，然後透過比對特徵點之間的相對位置來確定是否為同一張面部。這種鑑定方法較為依賴於面部的姿態，最好是可以正面進行識別，可以儘可能減小誤差。不過是2D識別方法，所以準確度並沒有達到非常高的等級。

還可以嘗試使用雙目視覺、ToF或者結構光的方法，進行3D建模識別。雙目視覺是透過兩張不同角度的圖片進行匹配計算投影矩陣來推算出特徵點的3D結構。後兩者則是透過光學掃描的形式，透過反射光來重構面部的3D模型。

面部識別只是作為生物識別的手段之一，並非唯一手段，也並非最好的手段。

最近，許多手機推出了人臉解鎖的功能。

此外，

1.人臉識別門禁考勤系統，人臉識別防盜門等（企業、住宅安全和管理）

2.如利用人臉識別系統和網路，在全國範圍內搜捕逃犯（公安、司法和刑偵）

......人臉識別前景廣闊

其原理是什麼呢？

人臉識別，作為一項新興的生物技術，其環節無非有三：

1.建立人像檔案

2.讀取人像

3.前面的兩者的比對

最核心的東西，就是其中的識別演算法。

主流的人臉識別技術基本上可以歸結為三類，即：基於幾何特徵的方法、基於模板的方法和基於模型的方法。

1.基於幾何特徵的方法人臉上的眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等，既是人們的共性，同時也是區分個體的關鍵（因為其大小、形狀等不盡相同）。我們經常用面部的特徵來描述個體，機器同樣也可以做這件事。機器透過對影象處理，得到對這些影象的集合特徵描述（比如根據你的鼻子的顯著特點匯出一組用於識別的特徵度量如距離、角度等）當然，這些處理，會導致一些區域性特徵資訊的丟失。所以需要做出改進。2.基於模板的方法比如特徵臉方法、線性判別分析方法、奇異值分解方法、神經網路方法等特徵臉法：（有許多改進方法，常與基於幾何特徵的方法結合）特徵臉法的基本思想，便是蒐集大量的影象進行分析，尋找人臉影象分佈的基本元素，即人臉影象樣本集協方差矩陣的特徵向量，以此近似地表徵人臉影象。神經網路方法：神經網路（又稱人工神經網路），是一種運算模型，由大量的節點以及它們之間的聯接構成。每個節點代表一個函式，而聯接則代表權重。這玩意兒是人們對人腦神經網路工作方式抽象的一個產物，所以加了個“人工”來區別。按照其反饋的機制，又可以分為前饋網路、遞迴網路等。12年之前，運用於人臉識別的神經網路中類有前饋、遞迴等。而後，深度學習基於大資料的卷積神經網路取得了更大的成果（Yale人臉資料庫）3.基於模型的方法有基於隱馬爾柯夫模型，主動形狀模型和主動外觀模型的方法等。4......

以上的介紹可以說相當粗略，有關影象處理的細節（比如預處理的方式，如下圖），

（影象二值化後的效果）

（直方圖均衡化後的效果）

或是演算法的細節（比如如何在一張人像中找到一個人的鼻子）等沒有過多提及。

參考資料：

[1]姜賀. 基於幾何特徵的人臉識別演算法的研究[D].大連理工大學,2008.

[2]趙顯達,黃歡.基於卷積神經網路的人臉識別的研究[J].資訊科技,2018(09):15-19+23.

[3]丹尼布里茨《理解NLP的卷積神經網路》

http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/

[4]《人臉識別主要演算法原理》https://blog.csdn.net/amds123/article/details/72742578

人臉識別主要分為兩大類：1對1人臉比對，1對N人臉匹配。

1對1人臉比對：火車站飛機場等場所都已經使用上人臉識別系統了。

1對N人臉匹配：比如監控系統。

總而言之，其背後的原理就是比對兩個人臉的差異度，而差異度的評價依靠提取的人臉特徵點，所謂特徵點就是嘴的大小了，鼻子的形狀了等可量化的特徵，從而完成人臉識別。

人臉識別解決方案就是為了解決身份核對過於緩慢的問題。張學友的歌唱會上，就是因為利用了人臉識別系統檢票，才能幫助工作人員快速確認人員身份資訊，一旦出現可疑人物，很快就能做出智慧預警。

不得不說，華科智慧人臉識別的應用，給很多領域都帶來了很大的方便，比如支付寶的刷臉支付，以前都是當自己忘記帶手機、錢包出門，又想買東西時，只能放下購買念頭，但是有了刷臉支付後，只需要用臉在支付系統上輕輕一刷，就能成功支付，這不僅安全快捷，還能大大減少支付時間。

人臉識別就是把人臉資料化識別，大概可以提前幾千個關鍵資料點。目前技術已經非常成熟，雙胞胎識別基本上也沒有問題。

人臉識別是生物識別中常見的一種識別型別，相比指紋識別，刷臉的操作更加簡單；只需將前置鏡頭對準自己的臉部即可解鎖；而且還更加安全。那麼人臉解鎖的工作原理是什麼？我們具體來看一下。

人臉識別包含2D平面識別與3D立體識別。

首先需要錄入面部資訊；然後再對我們的面部資訊進行處理；之後，就對我們的面部資訊進行提取，如各個器官之間的距離以及器官的形狀；這些都可以被提取為特徵資訊，提取完面部資訊之後，這些特徵資訊就會被儲存起來；到解鎖手機時，手機就會重複前面的動作，把我們錄入的資訊與第一次錄入的面部資訊進行比對，只要比對成功就可解鎖手機。

因為照片也容易解鎖手機，因此要加入更多的演算法才能提高識別的安全性。相對2D人臉識別，蘋果的FaceID則引入了深度資訊採集與弱光拍攝；這就是我們所說的3D人臉識別；原理與2D人臉識別類似，不過比2D人臉識別更為複雜。

蘋果手機的劉海之所以做的那麼大，就是裡面有很多元器件；包括前置攝像頭、麥克風、揚聲器以及距離感測器與環境光感測器外，還有用於FaceID功能的點陣投影器、泛光感應元件和紅外攝像頭。

當按下電源鍵後，距離感測器會探測前方是否有人靠近；如果有人靠近，那麼就會啟動泛光感應元件發射非結構紅外光到面部；然後紅外攝像頭會採集個人的面部資訊，經過處理器確定為人臉後，會立刻啟動點陣投影器；點陣投影器會產生大概30000個不可見光束照射到面部，這些點的資訊會被紅外相機接收。

由於紅外相機與點陣投影器有一定的距離，人臉本身也是有凹凸的，所以就產生了類似光柵投影的現象；再透過三點測量原理為面部進行三維建模·，這部分資訊會與紅外鏡頭拍攝到的面部資訊進行確認；勾選出特徵點，與已記錄的面部資訊進行比對，比對成功就會解鎖手機。