深度学习中的现代人脸识别（翻译）

• 原文地址：Modern Face Recognition with Deep Learning
• 原文作者: Adam Geitgey
• 本文永久链接：深度学习中的现代人脸识别（翻译）
• 译者：Vgbhfive

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我们学习现代人脸识别的工作原理如果仅仅是用来认识你的朋友那么就太简单了吧。现在我们可以将这项技术推向极限，已解决更重要的问题-威尔·法雷尔 (著名演员) 和 查德·史密斯 (著名摇滚音乐家)。

这些人之一是威尔·法雷尔（Will Farrell）。另一个是查德·史密斯（Chad Smith）。我发誓他们是不同的人！

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如何在非常复杂的问题上使用机器学习

到目前为止，在第 1 、2 和 3 中，我们使用机器学习来解决只有一步的孤立问题。所有这些问题都可以通过选择一种机器学习算法，输入数据并获得结果来解决。

但是人脸识别实际上是一系列相关的问题：

• 首先，查看图片并找到其中的所有面孔。
• 其次，专注于每一张面孔，并且能够理解（即使面孔朝向不同的反向或光线不足的地方转动）它们仍然是同一个人。
• 第三，能够挑选出与其他面孔区分开来的脸部特征，例如眼睛大小，脸部长度等。
• 最后，将该面孔的独特特征与已有认识的人中进行比对，以确定该人的名字。

作为人类，人类的大脑可以自动且立即执行上述的操作。然后实际上，人类很擅长识别在日常生活中见到的所有面孔。
然而计算机并不具备这种能力（至少现在还不太行），因此我们必须教会计算机如何分别完成这些过程的每一个步骤。

我们需要建立一个管道，在其中分别解决人脸识别的