22、人脸检测与识别技术全解析

人脸检测与识别技术全解析

1. 人脸检测与识别概述

人脸检测与识别技术如今无处不在，它有着广泛的应用场景。比如乘坐航班时，无需出示护照，只需在摄像头前通过，就能顺利登机，这就是航空公司推进人脸识别技术，提供无接触式旅行体验的体现。此外，Meta（原Facebook）曾用它为照片中的朋友打标签，苹果用它让用户解锁iPhone，微软用它解锁Windows电脑，Uber用它确认司机身份。如果运用得当，人脸识别技术能让世界变得更美好、更安全、更有保障。

若要构建一个能识别照片或视频帧中人物的系统，比如限制大学宿舍进入权限的安全系统，或者搜索硬盘中熟人照片的应用程序，就需要具备以下两个关键能力的算法或模型：
- 人脸检测：在照片或视频帧中找到人脸。
- 人脸识别：对检测到的人脸进行身份识别。

目前有许多知名的人脸检测和识别算法，有些依赖深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），有些则不然。虽然人脸识别技术在深度学习兴起之前就已存在，但深度学习让它变得更强大、更实用。

2. 人脸检测方法

2.1 Viola - Jones算法

Viola - Jones算法源于2001年发表的一篇名为“Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features”的论文。该算法关注相邻像素块的相对强度，例如眼睛周围矩形区域的平均像素强度通常比其正下方区域的平均像素强度暗，鼻梁通常比眼睛周围区域亮，所以两个暗矩形中间夹一个亮矩形可能代表两只眼睛和一个鼻子。当一帧中在正确位置出现许多这样的类Haar特征时，就表明该帧中包含人脸。

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