上一期我们主要为大家介绍了人脸识别技术，相信大家已经对其有了初步的认知。确实，对于人类而言找出视线内的人脸是一件轻而易举的事情！但问题是我们是如何通过系统来辨别人脸，将其与背景以及其他和人脸类似的事物区分开的呢 ？下面小编来为你解答。
所谓人脸识别，就是通过计算机建立人脑已有的认知、模拟人脑的检测过程以实现检测。任何人脸识别系统首先都需要从输入信息中获取人脸的位置、大小。因此，人脸检测是人脸识别系统的第一个步骤，这一步骤所获得的精度与速度直接影响整个人脸识别系统的性能。此外，人脸检测的应用也大大超越了人脸识别系统的范畴，在人脸表情识别系统、基于内容的检索、视频会议、三维人脸模型等方面也有重要的应用价值。下面，小编就为大家介绍下两类最主要的人脸检测方法：基于先验知识的检测和基于统计方法的检测。
一、基于知识的方法：
主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。
具体检测方法：
根据所用先验知识的不同，基于知识的人脸检测方法包括：轮廓规则法、器官分布法、肤色纹理法、模板匹配法等。
1、轮廓规则法
人脸的轮廓可近似地看成一个椭圆，则人脸检测可以通过对检测椭圆来完成，Govindaraju等把人脸抽象为3段轮廓线：头顶轮廓线（head contour），左侧脸轮廓线（left contour）和右侧脸轮廓（right contour）。对任意一幅图像，首先进行边缘检测，并对细化后的边缘提取曲线特征，然后计算各曲线组合成人脸的评估函数检测人脸。
2、器官分布法
人脸的五官分布存在一定的几何规则，因此对人脸的器官或器官的组合建立模板，如双眼模板、双眼与下巴模板，然后检测图像中器官可能分布的位置，对这些位置点分别组合，用器官分布的几何准则进行筛选，从而找到可能存在的人脸。
3、肤色纹理
人脸肤色聚类在颜色空间中一个较小的区域，因此可以利用肤色模型有效地检测出图像中的人脸。
4、模板匹配法
模板匹配法是首先建立一些人脸模板作为标准，包括正面人脸或是单独的眼睛、鼻子、嘴唇等，接着利用一些算法来计算各待测区域与标准模板的相似度，根据相似度判断待测区域是否为人脸。模板匹配法可分为：镶嵌图法（又称为马赛克图法）、预定模板法、变形模板法。
镶嵌图法是利用镶嵌图将人脸分块，并根据每个分块的灰度值制定准则来进行判定待检测区域是否为人脸。图5（a）给出了4×4的人脸镶嵌图，图5（b）给出了3×3的人脸镶嵌图。
预定模板法是根据人脸的先验知识确定出人脸轮廓模板以及各个器官特征的子模板，先通过计算图像中待检测区域和人脸轮廓模板的相关值来提取候选区域，再利用器官特征的子模板验证候选区域是否包含人脸。这种方法的缺点在于不能有效地处理尺度、姿态和形状的变化。
变形模板法的主要思想是定义一个可变性的参数模板和一个能量函数来描述特征，通过一个非线性最优化方法求得能是能量函数最小的参数模板，此模板即被认为是所求特征的描述。其中，Cootes 等提出的主动形状模型（Active Shape Models，ASM）和主动表观模型（Active Appearance Models，AAM）是变形模板中经典的两种方法，现在很多学者仍以此为基础，进行更加深入的挖掘和研究。上述两种方法均是基于关键点分布模型（PDM）的，将人脸的几个关键部位（如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和脸颊）用一系列的坐标点来表示从而组成以坐标向量为集合的训练集。这种方法的缺点在于能量函数在优化时十分复杂，耗时较多，且能量函数中的各个加权系数都是根据经验值确定的，在实际应用中存在局限性。
二、基于统计的方法
将人脸检测当作一个“二分类问题”。即使用大量的人脸与非人脸样本训练，构造分类器，通过判别图像中所有可能区域属于哪类模式的方法实现人脸的检测，把人脸检测问题转化为统计模式识别问题。
具体检测方法：特征空间法、概率模型法、支持向量机法、Adaboost法、神经网络法等。
1、特征空间法
特征空间法通过构建一个线性或者非线性的空间变换，把原始图像映射到某一特征空间，根据其在特征空间的特征规律划分“人脸”与“非人脸”。其中，主成分分析法是一种常用的方法，该方法首先对图像进行KL变换，用来消除原各分量之间的相关性，用变换后所获取的最大的若干个特征向量来表示原来的图像，保存了原始图像的最大差异性信息，这若干个分量就称为主成分。该方法中标准人脸模板可以抽象出人脸全局特征信息，同时运算中没有迭代，运算速度快，其缺陷是：单模板检测速度快但准确率低；多模板准确率高但检测速度慢，且模板的构建和参数值的确定需要根据经验来完成。
2、概率模型法
概率模型法的一种思路是计算输入图像区域region属于人脸目标object的后验概率P（object/region），根据P进行判别；另一种思路是应用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，简称HMM），使用“人脸”样本进行训练。
3、支持向量法
支持向量机法的基本原理是通过构建一个作为决策曲面的超平面来实现人脸检测，对该超平面的要求是使正样本和负样本的分割边界最大化。
4、AdaBoost法
AdaBoost法最早由viola等人在2001年提出，其中提出了一种称为“积分图像”的图像表示方法。利用AdaBoost算法对由积分图像表示的大量特征进行选择，选择出少量具有代表性的关键特征组合成强分类器，然后采用“级联”策略，每级的特征个数从少到多，在开始粗检的几级就可以排除许多非人脸区域。该方法构建了一个快速高效的人脸检测框架，可以满足实时需求，但当错误报警数目较少时，检测率不高。
5、神经网络法
神经网络法通过样本训练一个构建的网络模型，把人脸的统计特征隐含在网络模型的结构和参数中。神经网络方法进行人脸检测的优点是可以简便的构造出神经网络系统作为分类器，使用人脸和非人脸样本对该系统进行训练，让系统自动学习两类样本复杂的类条件密度，这样就避免了人为假设类条件密度函数所带来的问题。
深度学习是神经网络中的一种。在深度学习之前，主流的人脸检测算法主要是使用AdaBoost法，挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
深度学习的出现，使得人脸识别在这三、四年间取得飞跃的发展。在计算机视觉领域，深度学习中应用得最好、最成功的就是卷积神经网络（CNN）。
人脸检测的难点：
综合而言，人脸识别技术确实因种种种优势得到人们青睐，但其研发过程中存在的难度也是不容人们忽视的。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的，在实际场景中进行人脸检测存在很多难点。
面对上述种种困难，智芯原动迎难而上。在不断摸索、研究中开发完成了智芯原动人脸识别算法。该算法很大程度上解决了装饰物、姿态、表情、光源带来的难点，并对图像质量、环境复杂度的要求较低，其人脸检测准确率95%以上。
智芯原动的人脸检测方法：
智芯原动的人脸检测算法中使用了具有深度学习的卷积神经网络。卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它是将人工神经网络和深度学习技术相结合而产生的一种新型人工神经网络方法，具有局部感受区域、层次结构化、特征提取和分类过程结合的全局训练的特点，在图像识别领域获得了广泛的应用。卷积神经网络的特殊性体现在两个方面：
1、它的神经元之间的连接是非全连接的；
2、它在同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的。
这种非全连接和权值共享的网络结构降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量，这种网络结构对平移、旋转、倾斜、比例缩放等具有高度不变性。
总结：
此项算法的推出预示着智芯原动在人脸识别领域正在逐渐积累自己的科技创新成果，未来有助于形成新的产品竞争力；同时我们也会在技术创新过程中得到不断突破，对识别系统的性能也将在不断发展中日益完善，更好地服务大众。
