人臉識別技術(shù)相關(guān)問題分為四大塊人臉檢測，特征點(diǎn)提取，人臉校驗(yàn)，人臉檢索。

    其中第一個(gè)問題旨在檢查圖片是否是人臉、檢測一張圖像中是否包含人臉，而這個(gè)問題早在2005年就已經(jīng)有了解決方案。

    即將一張彩制圖片通常是jg格式轉(zhuǎn)化為黑白格式，然后對臨近的像素點(diǎn)中用箭頭標(biāo)示出黑白區(qū)間變化沒有變化則不標(biāo)，從而得到一張簡化的hog圖片制式，可以快速而簡便的檢測人臉。

    這個(gè)步驟oencv中早已存在，基于viojones算法，可以直接拿來用。

    第二個(gè)問題，特征點(diǎn)提取，這個(gè)問題在2015年前后，在ython發(fā)布的ananda支持庫得到了普世化的解決方案。而在2015年以前，這個(gè)技術(shù)不能說沒有，而是發(fā)展緩慢。

    其基本原理為提取人臉特征中的68個(gè)特征點(diǎn)鼻子兩側(cè)、眉心、嘴角等類似位置，也有算法是27個(gè)，這個(gè)數(shù)量不是固定的，特征點(diǎn)越多越精確熵越低，同樣計(jì)算效率也就越低，這是兩個(gè)矛盾的對立面，從而確定需要處理的面部區(qū)域。

    特征點(diǎn)并不是某個(gè)點(diǎn)，而是一個(gè)像素集合，主要由卷積核和卷積核周邊的像素構(gòu)成，這個(gè)結(jié)構(gòu)就是傳說中的智能領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體分類為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，區(qū)別于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它在某種程度上，和正則有著相似之處。

    在這個(gè)過程之后，需要用到這些特征點(diǎn)，通過算法按照比例扭曲和旋轉(zhuǎn)，以及等比縮放，從而得到一張幾乎完全對稱的正臉。

    前兩個(gè)問題都屬于圖像的預(yù)處理步驟。

    后兩個(gè)問題，人臉校驗(yàn)和人臉檢索則是兩個(gè)相對獨(dú)立的問題，前者判斷兩張照片是不是同一個(gè)人，后者判斷這是誰。

    其中又需要廣泛用到隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)。

    隨機(jī)森林這里會用到高斯核不需要過多解釋，就是在臉上隨機(jī)描邊，所有的算法都會是在描邊的區(qū)域內(nèi)進(jìn)行，從而達(dá)到某種目的深度學(xué)習(xí)。

    深度學(xué)習(xí)則可以簡單的理解為結(jié)果推倒論。

    通常人類判斷兩個(gè)人是否是同一個(gè)人，會去仔細(xì)對比兩個(gè)人的頭發(fā)顏色、眉毛長度、鼻子形狀等，從而而出結(jié)論哦，這是不是同一個(gè)人。

    而對于計(jì)算機(jī)來說，則是恰恰相反，而是放兩張照片先告訴它，這是一個(gè)人，給他制定一系列的決策標(biāo)準(zhǔn)分類和決策，而后自己算著玩去吧！

    計(jì)算機(jī)視覺最常用的監(jiān)督訓(xùn)練學(xué)習(xí)的方法，就是給三張照片，其中兩張是同一個(gè)人，第三張是其他人，要求上述所有步驟最終得到正確的計(jì)算結(jié)果，從數(shù)萬個(gè)決策中得到的128個(gè)特征這個(gè)數(shù)量也不是固定的。

    這128個(gè)特征，如果用日志記載下來的話，可能會讓人感覺到啼笑皆非它可能記錄了一個(gè)人從左鼻孔到右眼角的距離，也有可能記錄的是眼睛瞳孔的形狀，或者可能只是睫毛的彎曲幅度，或者只是頭皮屑的顏色。

    實(shí)際上這個(gè)過程可能更復(fù)雜一些，它會不斷的從a到b，再從b到a，不斷的調(diào)整權(quán)值，從而達(dá)到人類要求得到的結(jié)果。

    這人類無法完全理解的一套規(guī)則，谷歌兩機(jī)器人互相以人類無法理解的語言對話，就是這個(gè)原理。

    這個(gè)就叫做深度學(xué)習(xí)。

    簡單來講，計(jì)算機(jī)視覺更像是鸚鵡說話，鸚鵡會說“你好”，但是它并不能理解“你好”是什么意思。對于人類來說，鸚鵡說出“你好”就是結(jié)果，也不關(guān)心它是怎么說出來的。

    所以身份證取照需要人做出幾個(gè)動作，額外多拍幾張照片，這個(gè)過程就是為了讓計(jì)算機(jī)能夠深度學(xué)習(xí)，得到屬于這個(gè)人的“特征庫”。

    手機(jī)的人臉解鎖，相對于人臉識別的三維檢測，則更為簡單一些，因?yàn)槭謾C(jī)普遍采用的是紅外拍攝取圖。

    相對于彩色制式的標(biāo)準(zhǔn)圖，手機(jī)對是不是本人的檢測并不是特別嚴(yán)格，這個(gè)卷積核，也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是基于二維結(jié)構(gòu)的。

    結(jié)果論是智能領(lǐng)域常用的解決方案，它有一個(gè)學(xué)名，叫做監(jiān)督學(xué)習(xí)。

    包括雙足行走和跳躍，搬運(yùn)貨物，下棋，等等機(jī)器行為，都非常依賴于監(jiān)督深度學(xué)習(xí)。

    就先記到這里，這半年正在做這方面的項(xiàng)目。