最近两年有脸技术运用越来越广泛做得越来越好。人脸识别手机解锁，人脸识别支付和各类美颜相机等等，当然个人觉得美颜相机这块是做得非常不错的，不仅能帮你把皮肤磨得光光滑滑的，还自带上妆。深得爱美之人的喜欢。
目前来看，人工智能技术在图像处理领域发展得最好，其中人脸识别是最最成熟、应用最广的一项技术。国内大公司都已经推出了成熟的人脸识别云服务，以便分享这一块大蛋糕。然而，很多应用场景不适合使用云服务，这样使得中小厂商整合技术推出自己的系统。那么，有哪些成熟的技术可以学习使用呢？
首先，我们要搞清楚几个基本概念：
人脸检测
找出一幅图片中是人脸的区域并标记出来（一般用矩形表示），如下图所示（百度结果）：
人脸关键点检测
定位并返回人脸五官与轮廓的关键点坐标位置。关键点包括人脸轮廓、眼睛、眉毛、嘴唇以及鼻子轮廓。关键点的个数根据算法不同也会有所不同，比如dlib给出的是69点，Face++给出的是83点，百度给出的是72点。
如下图所示（百度结果）：
人脸特征
把人脸区域作为输入通过一定算法计算出人脸特征（一般用1xN的多维向量表示，N越大特征越丰富，计算量也越大）。
人脸对比
计算两张脸的相似程度，并给出相似度评分，以便分析属于一个人的可能性。
人脸搜索
针对一个新的人脸，在一个已有的人脸集合中搜索相似的人脸。算法会返回一系列相似人脸，以及相似度评分。
下面概括一下成熟技术。
一、OpenCV
OpenCV可以做“人脸检测”和“人脸识别（人脸特征提取）”，但是精准度较深度学习的方法差不少，但它的速度（只有CPU，无GPU）更快一些。
OpenCV已经包含多个预训练好的分类型来分类人脸，眼睛，笑脸等。相应的XML配置文件存储在opencv/data/haarcascades/ 目录下。
接下来我们创建人脸和眼睛的分类器。
加载相应XML创建分类器，并读取要检测的图片
import numpy as np import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') img = cv2.imread('sachin.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
找到人脸和眼睛并显示
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] roi_color = img[y:y+h, x:x+w] eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) for (ex,ey,ew,eh) in eyes: cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
结果显示如下：
二、Dlib
Dlib也是一个很成熟的图像识别的库，在人脸识别方面它包含了已经训练好的模型，可以进行人脸检测、人脸特征提取、人脸识别。有人对它进行了进一步封装，使得它用起来非常简单，号称是“The world’s simplest facial recognition api for Python and the command line”（世界上最简单的人脸识别Python API 和 命令行工具），有兴趣的可以一试： https://github.com/ageitgey/face_recognition
三、深度学习框架
最近几年深度学习的兴起，极大促进了图像处理的速度和精度，出现了几个比较成熟的深度学习框架，如：TensorFlow、MxNet、PyTorch等等。在这些框架的基础上，实现各种神经网络模型用于人脸检测、人脸特征提取等任务。比较有名的有：
人脸检测：mtcnn
人脸特征：ResNet
有兴趣的可以到github上面找相关项目进行学习。
文章灵感来自python自学网站，猿人学python ： https://www.yuanrenxue.com/