详解人脸识别的基本原理智能人脸识别系统( 二 ) _智能

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数字7
当新输入一张图像后，程序会自动计算它的矩阵与这些矩阵的相似度。相似度计算可使用的公式很多，比如可以使用百分比，距离等。
简单起见，就使用两个矩阵对应元素之差的绝对值之和或者平方和等，计算机进行快速运算，找到最相似的矩阵，然后将其所代表的数字进行输出。
当输入以下内容时，经过简单计算，可以知道输出结果为 7 。

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四、人脸表示
既然可以用矩阵来表示图片，人脸也是照片，那么也可以用同样的方法来进行表示，下面的这张人脸可以表示为：

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人脸照片

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矩阵表示
五、人脸识别
虽然被叫做人脸识别，但更准确的名字应该是「人脸比对」。人脸识别的背后，是一张待比对图片和人脸底库中的所有照片进行比对，从而判别图片中人员的身份。
一般来说，待比对照片就是我们在日常生活中被各种设备所采集的照片，比如通过人脸识别考勤机抓拍的照片。
由于环境、姿势等原因，采集的照片具有很大的差异，导致比对成功率不高。为了提升比对的成功率和速度，很多时候会同时抓拍多张人脸进行识别，但每次比对的时候输入照片只有一张。

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所谓的人脸底库就是我们在系统中提前录入的人脸照片，照片和我们的名字一一对应。根据人脸底库中照片数量的不同，可以将人脸比对分为1:1和1：N ，由于数量不同这两种方法的计算量和计算方法也不尽相同。
1. 1:1
1:1最常见的场景就是人证比对，比如我们在乘高铁时所遇到的这种设备。
前面的1代表我们从设备中采集的照片，而后面的1代表身份证中的照片，通过将现场采集的照片和身份证中存放的照片进行比对，通过判别持证人是否为本人。
这种情况下只涉及到两张图片的比对，计算量相对较小。
可能用在火车票安检等场景中，所以要求的精度较高。
身份证中的照片像素较小，通过市面上的身份证读卡器读取出来的照片仅为100*100像素左右，给精度带来了一定的挑战。
目前这个领域相对成熟，使用场景正在逐步铺开。
2. 1:N
1:N是1张人脸和底库中的N张人脸进行比对。
比如在考勤机中，我们的人脸底库中包含全公司的所有人脸照片。当上班打卡时，考勤机采集到人脸输入系统，经过比对后输出员工身份。
这种情况下计算量相对较大，时效性和识别精度太低又会影响用户体验，所以厂商一般会综合考虑权衡，在设备的参数中标注所支持的人脸数量。
这一波人工智能的发展，带动了1：N领域人脸识别技术的进步，更多的产品能够在各个场景中落地。比如智慧城市、智慧家居等。
国内厂商也借着这一波东风，加快技术研发和产品落地，诞生了著名的AI视觉四小龙等独角兽。
【详解人脸识别的基本原理智能人脸识别系统】 今天梳理了人脸识别的基本原理，整个实现过程虽然看起来很简单，但技术却在基本原理的基础上持续完善和进步，最终达到比较好的效果。

详解人脸识别的基本原理 智能人脸识别系统( 二 )

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