如何尽快完成一套人脸识别系统？这些业内人才知道的干货了解下

人工智能领域最近几年的发展可以说是如火如荼，这里面既有创业者的磨刀霍霍，也有资本的一路执着狂跟，还有学生和程序员群体的热情追随。回顾人工智能领域从2012年的星星之火，到15年左右的疯狂态势，再到18年理性的声音初现。有人开始对人工智能抱有怀疑的态度，认为这一波AI并没有想象中那么强。

但是，不可否认，人工智能真的在一些领域中得到了很好的落地，其中最典型的就是人脸识别的相关应用。现在我们乘车可以无票自动人证核验通行；通过人脸验证身份在线办各种证件手续，也不再需要跑到各个局去现场办理；还有很方便的手机人脸解锁等等。可以说，人脸识别还是一个真正实用的技术。
人脸识别的流程介绍
对于一个落地可用的人脸识别系统，一般要包含以下几个步骤：
1) 人脸检测——将人脸从图像中检测出来；
2) 人脸关键点检测——从检测到的人脸中检测关键点（landmark）；
3) 人脸对齐——根据人脸关键点，将人脸“扭正”；
4) 人脸特征提取——把“扭正”的人脸送进特征提取网络，产生特征向量（例如128维、512维的特征向量）；
5) 人脸比对——将人脸特征和底库里面存储的人的特征向量进行比较。

从上面的流程可以看到，一个真正work的人脸识别系统，是包含多个流程的。在多数场合，中间还需要加一个“活体检测”的步骤，也就是判断人脸是真的人脸，还是别人拿照片或者视频录像假冒的；如果你是从视频中检测人脸，还需要加一个“人脸质量分”判断，也就是判断一个视频序列中哪个人脸质量最好，然后将最好的这个人脸送入到人脸识别系统。

有哪些可用的人脸识别算法
在上面一节，我们简要介绍了如何做一个人脸识别系统。可以说，要做好这个系统还是需要很大工作量的。从算法层面，要解决特征提取模型、活体检测、人脸图像质量检测三块硬骨头。此外，还需要考虑如何优化低功耗、高性能等工程化问题。
还好，现在有一些AI科技公