严 沛

（华南师范大学 计算机学院，广东 广州 510000）

1 概述

人脸识别技术是指能在图像、视频中识别和认证人的一种技术[1]，如今相较于其他生物识别技术，如：指纹认证、虹膜认证，人脸识别技术显得更加成熟，也更受到大家的欢迎。如今，深度学习方法的出现，极大的加快了人脸识别技术的进程，通过卷积神经网络进行训练和验证，精确率可达接近100%。

人脸识别系统通常由以下几块组成[1]：

人脸检测：使用设备标记人脸的面部特征，并记录重要部位的位置，重要区域需要用矩阵标记出来。

人脸对齐：使用一组参考点来定位图像中固定的几个重要的位置和区域，再通过图像的缩放和裁剪，进行对齐处理。在2D人脸对齐中，可以通过仿射变换完成人脸对齐操作，随着技术的发展，也有更加复杂的3D人脸识别算法能够实现人脸的转正，通过改变人脸的位置使其面向正前方。

人脸表征：人脸的像素值可以转换成特征向量，理论上属于同一人脸的不同图像都将被映射成相似的特征向量。

人脸匹配：将图片中人脸的特征向量做比对，当两幅图片特征向量的差异小于指定的阈值时，可以判定两张人脸图片来源于一个人。

如今，现在使用最广泛的视频监控技术通过摄像头捕捉信息，再将信息实时传回监控室，由工作人员监视视频的信息，这种做法不仅需要耗费人力，而且效果并不理想，人们的注意力最多仅能坚持20分钟，20分钟之后，能获取的有效信息不超过10%[2]；……