人脸识别是什么？

现如今人工智能技术发展迅速，尤其体现在计算机视觉领域，人脸识别是计算机视觉领域最具发展潜力的方向之一，近些年来取得了优异的成绩。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像头采集含有人脸的视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。

人脸识别

人脸识别的应用

人脸识别目前已经得到的广泛的应用，人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。

无人超市

人脸支付

智能安防

随着科技的发展，人脸识别技术迅速发展，并广泛运用于各个行业，如上中是人脸识别技术已经取得较好应用的部分场景。

人脸识别技术

在以前，传统的人脸识别解决方案是依靠人为手动提取特征，然后使用传统机器学习算法，比如支持向量机算法（SVM），然后对人脸进行分类。这种方案虽然可以完成人脸识别，但是存在诸多的问题。

现如今，随着深度学习时代的到来，传统的机器学习算法模型逐渐被淘汰，深度神经网络开始应用于人脸识别领域，比如卷积神经网络，这将人脸识别的准确率大大的提高。

谷歌提出FaceNet，并且在LFW数据集上达到99.63%正确率，在YTF DB数据集上达到95.12%正确率，再次刷新LFW上人脸验证的效果记录。

FaceNet

FaceNet是谷歌公司提出的人脸识别模型，它与其他的深度学习方法在人脸上的应用不同，FaceNet并没有用传统的softmax的方式对人脸进行分类。它通过对人脸数据的学习，将每张人脸映射为一个128维的向量作为人脸的特征，然后基于每张人脸编码的欧式距离来进行人脸识别，具体来说当两个人很像的时候，欧式距离会很小，当两个人不像的时候，欧式距离会很大。

同一个人的照片欧式距离小，不同的人的照片欧式距离大

如图所示，我们可以将阈值设置为1.04，我们可以看到相同的人欧式距离小于1.04，不同的人欧式距离大于1.04。

那么如何才能学习到这样的128维的特征向量呢？

FaceNet架构

如图所示是FaceNet的架构，一张图片输入到模型之后，经过卷积神经网络进行特征提取，然后进行L2归一化处理，最后是一个全连接层，输出一个128维的特征向量，这个特征向量就是输入到FaceNet中的人脸的编码，现在人脸图片已经可以进行编码了，那么如何才能使得同一个人的人脸的编码差异小，而不同人的编码差异大呢？

要想完成这种特殊的人脸编码，我们需要定义符合这种要求的损失函数，只有这样，当模型训练最小化损失函数的时候，模型才能学习到符合要求的人脸编码，FaceNet使用的损失函数是Triplet loss三重损失函数。

Triplet loss三重损失函数

三重损失函数图像

如图所示就是三重损失函数，这个损失函数可以这样理解，Anchor和Positive是同一个人，Negative是另外一个人，开始的时候我们可以看到Anchor和Negative在欧式空间很近，这显然不符合我们的编码要求，那么此时我们就认为这种情况造成了损失，当有损失的时候，模型就会进行反向传播，参数调整，完成了一次学习，当学习完成之后，我们可以看到Anchor和Positive更近了，这就是三重损失的意义。

三元损失函数的数学公式

通过这个公式我们可以看到只要Anchor与Negative的距离和Anchor与Positive的距离的差大于阈值a，那么我们就认为造成了损失，那么我们模型就要进行参数调整，保证Anchor与Negative的距离越来越大，而Anchor与Positive的距离越来越小，最终达到相似的人在欧式空间上越来越近，而不相似的人在欧式空间上越来越远。

FaceNet与人脸识别结合

当我们基于大量的人脸数据训练完成FaceNet之后，我们就可以进行人脸识别了，具体来说我们需要建立一个人脸数据库，然后将所有人脸放入输入到模型中，从而获取每张人脸对应的128维特征编码，这就是人脸识别的编码库，我们就可以使用该模型和编码库进行人脸识别了。

人脸识别的时候，采集一个人的照片传递到FaceNet中，输出该人脸的128维特征向量，将其与编码库的所有人进行欧式距离计算，其中与这个人欧式距离最小的编码库的人脸就是这个人的身份了。