目前各大巨頭，包括蘋果、三星、華為、facebook、谷歌、華為等都紛紛布局臉部識別技術。從2023年開始，人臉識別技術就被廣泛應用，目前主要集中在金融領域，門禁系統和大型停車場等，蘋果和華為也推出了擁有該功能的手機。而且，這種技術目前佔比還很小，未來空間廣闊。
人臉識別的過程是這樣的：影象採集和處理——特徵對比——輸入結果。
其中：影象採集和處理主要由攝像頭，感測器來完成。人臉的定位和特徵對比需要晶元和演算法完成；其中演算法為產業鏈核心環節，同時也是技術壁壘最高的環節。最後，根據比對的相似程度來判斷是否匹配，輸出結果。
目前人臉識別的解決方案主要有：2d識別、3d識別、熱感識別，其中，主流的識別方案是2d方案。2d臉部識別是基於平面影象的識別方法，但由於人的臉部並非平坦，因此2d識別在將3d人臉資訊平面化投影的過程中存在特徵資訊損失。3d識別使用三維人臉立體建模方法，可最大程度保留有效資訊，精度更高。熱感測識別技術則是對不會被髮型、呼吸等環境因素影響的關鍵臉部如鼻樑角度、臉頰面積等，進行識別。
![在這裡插入描述](
如今隨著人臉識別技術的不斷發展與完善，該技術在我們工作生活中的運用已非常常見。人臉識別在抓捕逃犯，辨識馬路監控等方面已被廣泛應用。更大的機會在商業領域，因為這能帶來更多直接的經濟效益。最新和最引人注目的當屬支付平台的巨頭們正在激烈競逐中的「刷臉支付」。此外，通過使用人臉識別技術，實體零售商可以為消費者提供更精準的個性化服務，航空公司可以大大簡化各種手續，娛樂演出場所不再需要檢票，金融機構可以輕鬆判斷客戶的信用……
DeepFace Facebook的人臉識別
連續看了deepid和facenet後，看了更早期的一篇 即fb的deepface。這篇 早於deepid和facenet，但其所使用的方法在後面的 中都有體現，可謂是早期的奠基之作。因而特寫博文以記之。人臉識別的基本流程是 detect align represent classify分為如下幾步...
DeepFace Facebook的人臉識別
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人臉識別 再識（二）
主成分分析方法是基於k l變換的基礎上實現的。k l變換首先利用樣本的資料構建協方差矩陣，計算出協方差矩陣的特徵值和對應的特徵向量，通過特徵向量來找出促使樣本離散程度達到最大的特徵向量投影方法。pca方法的核心思想是首先將經過預處理後的人臉特徵表達向量進行k l變換，以消除原有向量各個分量之間的相關...