**：face recognition: from traditional to deep learning methods
(一)、什麼是人臉識別?
廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統的一系列相關技術，包括人臉影象採集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查詢等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查詢的技術或系統。 人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，它屬於生物特徵識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特徵來區分生物體個體。
(二)、人臉識別系統流程
人臉識別系統流程如下圖所示：
(2.1) 人臉識別系統流程
主要由人臉檢測（face detection）、人臉對齊（face alignment）、人臉表徵（face representation）、人臉匹配（face matching）四部分組成。
1.人臉檢測（face detection）
人臉檢測器用於尋找影象中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的座標。如下圖:
(2.2) 人臉檢測器找到的邊界框
2.人臉對齊（face alignment）
人臉對齊的目標是使用一組位於影象中固定位置的參考點來縮放和裁剪人臉影象。這個過程通常需要使用乙個特徵點檢測器來尋找一組人臉特徵點，在簡單的 2d 對齊情況中，即為尋找最適合參考點的最佳仿射變換。如下圖，展示了兩張使用了同一組參考點對齊後的人臉影象。
(2.3) 對齊後的人臉和參考點
3.人臉表徵（face representation）
在人臉表徵階段，人臉影象的畫素值會被轉換成緊湊且可判別的特徵向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同乙個主體的所有人臉都應該對映到相似的特徵向量。
4.人臉匹配（face matching）
在人臉匹配構建模組中，兩個模板會進行比較，從而得到乙個相似度分數，該分數給出了兩者屬於同乙個主體的可能性。
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