人脸识别号称拥有千亿级别的市场规模，2017年更是称为人脸识别商业化元年，互联网大佬都在竞相布局，包括妹子们平时用的faceu也在用人脸识别技术，那吹得神乎其技的人脸识别原理到底是什么呢？
用最简单的话说，计算机进行人脸识别大约分为以下几步：
人脸检测：从视频或者照片中实时检测到人脸，这项技术年前就成熟了，广泛用于相机人脸对焦中
人脸预处理：将获取的人脸照片进行定位、校正、脸部分割，也就是所谓的标准化
特征提取：将人脸的鼻子、眼睛、嘴巴视为一个个特征点，并标明特征点所在的位置
计算相似度：对两张人脸各个特征点进行距离、角度的度量，计算获得两张人脸的相似度。
相似度是一个很有意思的词，计算机只会告诉你两张脸相似程度，而不会告诉你这两张脸是/否同一个人。
市面上的人脸识别玩家很多，光国内有BAT一桶筐汤（百度、阿里、腾讯、依图、格林深瞳、旷视、商汤），国外的微软、google也不可小觑。那如何判断各厂商人脸识别技术的优劣呢？
准确率与误识率：什么是准确率（TPR）和误识率（FPR）呢？举个例子：有扇门能识别出经过的猪是不是黑猪，有10只黑猪和90只白猪依次通过这扇门，门选了7只黑猪和2只白猪，告诉我们这9只都是黑猪，那么准确率就是7/10，误识率就是2/90。
准确率与误识率是相互影响的关系，当追求准确率时，会牺牲误识率，反之亦然。当我们想让门识别出更多的黑猪，由于放宽了筛选标准，门也会将更多的白猪识别成黑猪。
目前LFW等第三方评测集均有各大厂商的跑分数据，一线大厂的准确率一般都在99.5%以上，技术比较强劲的可以达到99.77%甚至99.8%。
主要产品
数码相机：
人脸自动对焦和笑脸快门技术：首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。
门禁系统：
受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。人脸识别系统可用于企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
人脸识别门禁：
人脸识别门禁是基于先进的人脸识别技术，结合成熟的ID卡和指纹识别技术而推出的安全实用的门禁产品。产品采用分体式设计，人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离，实用性高、安全可靠。系统采用网络信息加密传输，支持远程进行控制和管理，可广泛应用于银行、军队、公检法、智能楼宇等重点区域的门禁安全控制。
身份辨识：
如电子护照及身份证。这或许是未来规模应用。在国际民航组织已确定，从 2010年 4月 1日起，其 118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月 26日之前必须使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统，到 2006年底已经有 50多个国家实现了这样的系统。美国运输安全署（ Transportation Security Administration）计划在全美推广一项基于生物特征的国内通用旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划，用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
可在机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。如银行的自动提款机，用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。通过查询目标人像数据寻找数据库中是否存在重点人口基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。
网络应用：
利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
相信在不久的将来，人脸识别技术得到广泛的应用，给我们的生活带来大的改变，方便与快捷同行！
