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在科技迅速发展的现代只有和具体场景结合才能够体现其价值，那么作为人工智能的一个分支人脸识别到底能识别到哪些场景呢?让人很好奇的识别的过程又是什么样的的?下面就让爱尔传感的专业人士来为大家详细介绍一下人脸识别全过程及场景。
1、人脸检测
人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。
2、人脸配准
人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义。
当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。
3、人脸属性识别
一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐(旋转、缩放、扣取等操作后，将人脸调整到预定的大小和形态)，然后进行属性分析。
常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互独立的算法。但的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。
4、以在基本保证算法效果的前提下，将模型大小和运算速度优化到移动端可用的状态。
5、人脸比对
人脸比对算法的输入是两个人脸特征(注：人脸特征由前面的人脸提特征算法获得)，输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程，单次的人脸比对耗时极短，几乎可以忽略。
基于人脸比对可衍生出人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类等算法。
6、人脸验证
它的输入是两个人脸特征，通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度，通过与预设的阈值比较来验证这两个人脸特征是否属于同一人(即相似度大于阈值，为同一人;小于阈值为不同)。
7、 人脸识别
它的输入一个人脸特征，通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对，找出“一个”与输入特征相似度较高的特征。将这个较高相似度值和预设的阈值相比较，如果大于阈值，则返回该特征对应的身份，否则返回“不在库中”。
8、人脸检索
人脸检索通过将输入的人脸和一个集合中的说有人脸进行比对，根据比对后的相似度对集合中的人脸进行排序。根据相似度从高到低排序的人脸序列即使人脸检索的结果。
9、人脸聚类
人脸聚类也通过将集合内所有的人脸两两之间做人脸比对，再根据这些相似度值进行分析，将属于同一个身份的人划分到一个组里。
10、人脸活体
和前面所提到的人脸技术相比，人脸活体不是一个单纯算法，而是一个问题的解法。这个解法将用户交互和算法紧密结合，不同的交互方式对应于完全不同的算法。鉴于方法的种类过于繁多，这里只介绍“人脸活体”的概念，不再展开。
人脸识别的场景
其场景的寻找，依旧是需求调研/分析的工作，基本可以按照以下2个步骤进行：
梳理客户/用户业务的流程、多方利益相关人诉求等因素。
找到流程中机械工作&利于客户/用户目标的场景。
例如：社区改造中，如果客户是物管管理层，那么场景建设重心便是围绕其运营效率/成本、物业价值的外化等。在此基础上，寻找与此相关的机械工作，如保安三班倒值守，进出人员登记等。再如人脸支付，优化的机械工作是支付密码输入等。ToB和ToC业务，因其客户、用户属性存在不一致性，需要区分对待。
另外，如上文所述，受限于当前技术能力，无论什么场景，都需要基于准确率和体验的均衡来设计。达不到效果最好内部/种子用户多磨练，毕竟吸引客户/用户的机会可能只有一次。
以上就是关于人脸识别的过程及识别场景的介绍，想要了解更多相关资讯敬请关注本站。
