过去十年，深度学习领域出现了许多先进的新算法和突破性的研究，并且引入了新的计算机视觉算法。
这一切始于 2012 年的 AlexNet。AlexNet 是一个深度（卷积）神经网络，它在 ImageNet 数据集（拥有超过 1400 万张图片的数据集）上取得了很高的准确率。
人类是如何识别人脸的？
也许，人类大脑中的神经元首先识别场景中的人脸（从人的体形和背景），然后提取面部特征，并通过这些特征对人进行分类。我们已经在一个无限大的数据集和神经网络上进行了训练。
机器中的面部识别是以同样的方式实现的。首先，我们采用面部检测算法来检测场景中的人脸，然后从检测到的人脸中提取面部特征，最后使用算法对人进行分类。
面部识别系统的工作流
1. 人脸检测
人脸检测是物体检测的一个特化版本，特别之处在于，它只检测一种物体，即人脸。就像计算机科学里需要权衡时间和空间，机器学习算法也需要在推理速度和准确性之间进行权衡。现在有很多物体检测算法，不同算法对速度和准确性的取舍有所不同。
本文评估了如下几个最先进的物体检测算法：
- OpenCV（Haar-Cascade）
- MTCNN
- YoloV3 和 Yolo-Tiny
- SSD
- BlazeFace
- ShuffleNet 和 Faceboxes
为了构建一个强大的人脸检测系统，我们需要准确且快速的算法，以满足在 GPU 以及移动设备上实时运行的需要。
准确度
在流媒体视频的实时推理中，人们的面部可能有不同的姿势、遮挡和照明效果。因此，算法能在不同的光照条件和不同姿态下精确检测人脸非常重要。
在不同的姿态和光照条件下的人脸检测
OpenCV（Haar-ascade）
我们从 OpenCV 的 Haar-cascade 实现开始，它是一个用 C 语言编写的开源图像处理库。
优点： 由于这个库是用 C 语言编写的，所以它在实时系统中的推理速度非常快。
缺点： 这个实现的问题是它无法检测侧脸，而且在不同姿态和光照条件下表现欠佳。
MTCNN
这种算法基于深度学习方法。它使用深度级联卷积神经网络（Deep Cascaded Convolutional Neural Networks）来检测人脸。
优点： 它比 OpenCV 的 Haar-Cascade 方法准确性更高
缺点： 运行时间较长。
YOLOV3
YOLO（“You only look once”）是用于物体检测的最先进的深度学习算法。它由许多卷积神经网络组成，形成一个深度 CNN 模型 (深度意味着模型架构复杂性很高）。
原始的 YOLO 模型可以检测 80 个不同的物体类别，而且检测精度很高，而我们只需要用该模型检测一个物体——人脸。我们在 WiderFace（包含 393,703 个面部标签 的图像数据集）数据集上训练了这个算法。
YOLO 算法还有一个微型版本，即 Yolo-Tiny。Yolo-Tiny 需要的计算时间比较少，但却牺牲了一些准确性。我们用相同的数据集训练了一个 Yolo-Tiny 模型，其边界框（boundary box）结果并不一致。
优点： 非常准确，没有任何缺陷。比 MTCNN 更快。
缺点： 由于具有巨大的深度神经网络层，它需要的计算资源更多。因此，该算法在 CPU 或移动设备上运行地很慢。在 GPU 上，它的大型架构也需要耗费更多的 VRAM。
SSD
SSD（Single Shot Detector）也是一个类似 YOLO 的深度卷积神经网络模型。
优点： 良好的准确性。它可以检测各种姿势、光照和遮挡。良好的推理速度。
缺点： 比 YOLO 模型差。虽然推理速度较好，但仍不能满足在 CPU、低端 GPU 或移动设备上运行的要求。
BlazeFace
就像它的名字一样，它是由谷歌发布的速度极快的人脸检测算法。它接受 128x128 维的图像输入，推理时间是亚毫秒级，已优化到可以在手机中使用。它速度这么快的原因是：
- YOLO 和 SSD 用来检测大量的类别，而 BlazeFace 不同，是一个专门的人脸检测器模型。因此 BlazeFace 的深度卷积神经网络架构比 YOLO 和 SSD 的架构小。
- 它采用的是深度可分离卷积层（Depthwise Separable Convolution），而不是标准的卷积层，这样就降低了计算量。
优点： 非常好的推理速度，且人脸检测的准确率高。
缺点： 这个模型的优化目标是对手机摄像头获取的图像进行人脸检测，因此它预期人脸会覆盖图像中的大部分区域，而当人脸尺寸较小时，它的识别效果就是很好。所以，当对闭路电视摄像机获取的（CCTV ，Closed Circuit Tele Vision）图像进行人脸检测时，它表现得并不理想。
Faceboxes
Faceboxes 是我们使用的最新的人脸检测算法。与 BlazeFace 类似，它是一个小型的深度卷积神经网络，只为检测一种类别——人脸而设计。它的推理时间可满足 CPU 上的实时检测需求。它的准确度可以与 Yolo 人脸检测算法相媲美，而且，不管图像中的人脸较大还是较小，它都可以精确地检测。
优点： 推理速度快，准确性好。
缺点： 评估仍在进行中。
2. 特征提取
在检测到图像中的人脸后，我们对人脸进行裁剪，并将其送入特征提取算法，该算法创建面部嵌入（face-embeddings）——一个代表人脸特征的多维（主要是 128 或 512 维）向量。我们使用 FaceNet 算法来创建面部嵌入。
嵌入向量代表一个人的面部特征。因此，同一个人的两个不同图像的嵌入向量之间的距离比较接近，而不同人的嵌入向量之间的距离比较远。其中，两个向量之间的距离采用的是欧氏距离。
3. 面部分类
在得到面部嵌入向量后，我们训练了一种分类算法，即 K- 近邻（K-nearest neighbor，KNN）算法，根据一个人的嵌入向量对其进行分类。
假设在一个组织中，有 1000 名员工。我们创建了所有员工的面部嵌入，并使用嵌入向量训练分类算法。该算法以面部嵌入向量作为输入，以人的名字作为输出返回。
在把图片放到网上前，用户可以采用过滤器修改图片中的特定像素。人眼无法察觉这些变化，但它会让面部识别算法觉得很困惑。—— ThalesGroup
当前，面部识别算法已经取得了巨大的进步。但这仅仅是技术革命的开始。可以想象一下，未来面部识别算法和聊天机器人技术的联合起来是多么强大。
