写在前面

随着时代的高速发展，视频监控等基础设施越来越完备，计算机视觉也在各行各业开始发挥出更大的效用，而这一领域中大家最熟知的就是刷脸支付，现在大家享受着科技带来的便利。还有我们乘坐高铁，进站前刷身份证然后脸对着摄像头，是本人才能够通过检票口，也用到了人脸识别技术。可见该技术存在着太多的应用场景。前段时间出现小区出现蜂巢的快递柜，它提供了人脸识别取快递的功能。最近在乘坐地铁的时候，发现现在过闸机也可以不用刷地铁卡直接人脸识别就通过了，我家这边地铁站的人脸识别设备是依图公司做的，这家公司在图像领域还是蛮有知名度的，还知道的一家比较出门的就是旷视，当然BAT也做，这里就不细说了。

由于现在市面上人脸识别的应用越来越多，作为一名热衷于技术的IT男，我觉得有必要对人脸识别进行一个系统的了解学习和研究，深入的了解人脸识别的机制，是很有必要的。

整个人脸识别的实现，我会用2-3个章节进行介绍，这个章节介绍思路和原理，后面的章节进行核心代码的讲解，后续会将代码放到github上归档，当然，这也是给自己一个代码整理的机会。

1. 整体设计思路

首先对人脸识别的原理进行了解，通过代码来实现人脸识别相关算法的基本功能，在确认核心模块代码功能正常后，再考虑整个人脸识别管理平台如何设计。

在人脸识别管理平台的设计上，梳理了需要完成的功能，一共包含人脸注册、人脸更新、人脸删除、人脸识别、人脸库查询这5个大功能的管理平台，同时考虑到每次程序运行后，在对人脸库进行修改后，需要保存这些录入的数据，所以还有个功能就是人脸数据的保存和读取。

1.1 人脸识别

当用户在平台上传照片后，对照片上的人脸进行判断，如果人脸存在，那么使用人脸与程序中保存的人脸数据进行一对一的比较，每次比较的结果都保存起来，全部比较完成后，输出相似度最高的人脸库中的数据，同时将相似度也展示出来。

1.2 人脸注册

当用户在平台上上传照片后，先对照片进行人脸检测，对于没有人脸和多于1个的，进行错误提示，因为人脸注册需要保证每次输入的user id能够对应到人脸库中具体的人的信息，只有当有且只有一个人脸的时候，才进行数据录入。

1.3 人脸更新

用户输入存在的user_id后，上传照片，同样需要照片中的人脸只有一个，否则会提示人脸过多，更新失败，当满足条件后，对人脸特征进行获取后，保存在程序的人脸库中。

1.4 人脸删除

，当用户输入的user_id在我们库中存在的话，那么就删除这个人脸的信息的数据和照片，否则提示删除失败，数据信息不存在。

1.5 人脸库查询

人脸库查询，提供一个输入框，可以输入需要查询的最大人脸个数，如果输入的数字大于人脸库中的个数，那么展示人脸库中的全部数据，包括user_id和照片，如果输入的数字大于人脸库中的个数，那就展示输入数字的个数的人脸的信息。

1.6 人脸数据的保存和读取

考虑到这个系统不是每次打开都需要重新录入数据的，应该在程序关闭重新启动后，还要能读取原来保存的数据，否则每次都新增数据，不符合这个平台的功能。

所以，在人脸注册、更新的时候，会讲照片保存在pic文件下，名字以user_id.jpg进行命名，在人脸删除的时候，除了删除内存中的数据之外，还要删除pic下的照片，这样相当于对数据进行了实时保存。

程序启动的时候需要将人脸库的数据都读取到内存中，所以在程序启动的时候，需要去保存人脸照片的pic文件中，读取所有的user id.jpg图片，保存到人脸库中，这样，在程序启动的时候就能够保持和程序关闭前同样的状态了。

2. 人脸识别的基本原理

人脸识别管理平台的开发，最为核心的技术就是人脸识别技术，所以这个章节重点进行理论基础的介绍。
要完成人脸识别功能，需要先读取图片进行人脸检测，通过检测到图片中的人脸后，获取人脸的68个特征点，再通过深度学习训练的模型，计算出人脸128个纬度的特征点，每个人脸都有自己的128维特征，当我们进行两个人脸的比对时，就可以通过对2个向量进行距离计算，根据计算的结果来判断人脸是否相似。

2.1 人脸检测器

人脸检测基于成熟的图像处理技术dlib，首先我们需要对输入的图像进行人脸检测，dlib的人脸检测器是用经典直方图梯度特征和线性分类器、图像金字塔相结合，它使用了机器学习的方式创建了面部探测器。

2.2 人脸68个特征点

通过人脸检测器完成人脸检测后，针对检测出来的每一张人脸，基于dlib使用英国伦敦帝国理工大学标注的300万人脸数据集结合计算机视觉技术训练的模型，通过模型shape_predictor_68_face_landmarks.dat推理出人脸的68个特征点，这些特征点包括了眉毛、眼睛、鼻子、嘴和面部轮廓，检测出来的结果如下图。

2.3 人脸128维向量

根据68个人脸的特征点，使用dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat这个内置的深度学习模型，该模型在人脸识别标准测试集LFW上获得了99.38%的准确率，我在人脸识别中使用了该模型，输入68个人脸的特征点就能够推理出每个人脸的128维向量。

2.4 人脸相似度计算

我们知道两个点之间的距离，可以使用以下公式进行计算：

$\rho = \sqrt{({x_2-x_1})^2+(y_2-y_1)^2}$

ρ 为点（x2，y2）与点（x1，y1）之间的欧式距离。

同理，三维空间的公式：

$\rho = \sqrt{({x_2-x_1})^2+(y_2-y_1)^2+(z_2-z_1)^2}$

n维空间的公式：

$\sqrt{({x_1-y_1})^2+(x_2-y_2)^2+...+(x_n-y_n)^2}$

欧式距离就是n维空间中两个点之间的真实距离，这个可以判断向量之间的距离。对于128维的向量，属于更加大的一个空间，也可以使用欧式距离公式进行计算。

但是我们需要对2个向量之间的距离有一个更加明显的认识，所以人脸识别中，一般会对欧式距离进行归一化，所以归一化后特征的余弦距离就是余弦相似度，我们就能使用相似度配置，在2个向量比较的时候，得到感受深刻的值，如果完全一样，那么值为1，如果很相似，余弦相似度为0.99等接近1的值，所以两个人脸越相似，那么他们的余弦相似度就越接近1。