介绍
你是否意识到，每当你上传照片到Facebook上，平台都会用人脸识别算法来识别图片中的人物？目前还有一些政府在用人脸识别技术来识别和抓捕罪犯。此外，最常见的应用就是通过自己的脸部解锁手机。
计算机视觉的子领域应用得非常广泛，并且全球很多商业活动都已经从中获益。人脸识别模型的使用在接下来的几年内还会继续增长，所以一起来了解如何从零开始构建人脸识别模型吧！
本文首先会介绍人脸识别模型的内部工作原理。随后结合一个简单的案例，我们将通过Python进行案例实践。在本文的最后部分，你将完成你的第一个人脸识别模型！
目录
理解人脸识别的工作原理
案例学习
Python应用
理解Python代码
人脸识别算法的应用
理解人脸识别的工作原理
为了理解人脸识别算法工作原理，我们首先来了解一下特征向量的概念。（译者注：此处的特征向量指机器学习的概念，不同于矩阵理论。）
每个机器学习算法都会将数据集作为输入，并从中学习经验。算法会遍历数据并识别数据中的模式。例如，假定我们希望识别指定图片中人物的脸，很多物体是可以看作模式的：
脸部的长度/宽度。
由于图片比例会被调整，长度和高度可能并不可靠。然而，在放缩图片后，比例是保持不变的——脸部长度和宽度的比例不会改变。
脸部肤色。
脸上局部细节的宽度，如嘴，鼻子等。
显而易见，此时存在一个模式——不同的脸有不同的维度，相似的脸有相似的维度。有挑战性的是需要将特定的脸转为数字，因为机器学习算法只能理解数字。表示一张脸的数字（或训练集中的一个元素）可以称为特征向量。一个特征向量包括特定顺序的各种数字。
举一个简单的例子，我们可以将一张脸映射到一个特征向量上。特征向量由不同的特征组成，如：
脸的长度（cm）
脸的宽度（cm）
脸的平均肤色（R，G，B）
唇部宽度（cm）
鼻子长度（cm）
当给定一个图片时，我们可以标注不同的特征并将其转化为如下的特征向量：
如此一来，我们的图片现在被转化为一个向量，可以表示为(23.1,15.8,255,224,189,5.2,4.4)。当然我们还可以从图片中衍生出无数的其他特征（如，头发颜色，胡须，眼镜等）。然而在这个简单的例子中，我们只考虑这五个简单的特征。
现在，一旦我们将每个图片解码为特征向量，问题就变得更简单。明显地，当我们使用同一个人的两张面部图片时，提取的特征向量会非常相似。换言之，两个特征向量的“距离”就变得非常小。
此时机器学习可以帮我们完成两件事：
提取特征向量。由于特征过多，手动列出所有特征是非常困难的。一个机器学习算法可以自动标注很多特征。例如，一个复杂的特征可能是：鼻子长度和前额宽度的比例。手动列出所有的这些衍生特征是非常困难的。
匹配算法：一旦得到特征向量，机器学习算法需要将新图片和语料库中的特征向量进行匹配。
既然我们对人脸识别如何工作有了基本的理解，让我们运用一些广泛使用的Python库来搭建自己的人脸识别算法。
案例学习
首先给定一些人物脸部的图片——可能是一些名人，如Mark Zuckerberg, Warren Buffett, Bill Gates, Shah Rukh Khan等，并把这些人脸看作我们的语料库。现在，我们给定一些其他名人的新图片（“新人物”），并判断这些“新人物”是否在语料库中。
以下是语料库中的图片：
如图所示，我们所列举的名人有Barack Obama, Bill Gates, Jeff Bezos, Mark Zuckerberg, Ray Dalio 和Shah Rukh Khan。
现在，假定“新人物”如下：
注：以上所有图片均来自Google图片。
显而易见，这是Shah Rukh Khan。然而对电脑来说，这个任务很有挑战性。因为对于我们来说，我们可以轻易地将图片的多种特征结合来判断这是哪个人物。然而对电脑而言，学习如何识别人脸是非常不直观的。
有一个神奇但是简单的python库封装了以上提及的内容——可以根据脸部特征生成特征向量并且知道如何区分不同的脸。这个python库叫做face_recognition。它应用了dlib——一个现代C++工具包，其中包含了一些机器学习算法来帮助完成复杂的基于C++的应用。
Python中的face_recognition库可以完成大量的任务：
发现给定图片中所有的脸。
发现并处理图片中的脸部特征。
识别图片中的脸。
实时的人脸识别。
接下来，我们将探讨其中的第三种任务——识别图片中的脸。
你可以在github的如下链接中获取face_recognition库的源代码。
附链接：
https://github.com/ageitgey/face_recognition
事实上，这里有一些如何安装face_recognition库的指导。
附链接：
https://github.com/ageitgey/face_recognition#installation-options
在你安装face_recognition之前，还需要安装dlib包。你可以从如下链接中找到安装dlib的指导。
附链接：
https://gist.github.com/ageitgey/629d75c1baac34dfa5ca2a1928a7aeaf
Python应用
这部分包括使用face_recognition库搭建简单人脸识别系统的代码。这是一个应用操作的部分，我们将在下一部分解读代码来理解更多细节。
# import the libraries
import os
import face_recognition
# make a list of all the available images
images = os.listdir('images')
# load your image
image_to_be_matched = face_recognition.load_image_file('my_image.jpg')
# encoded the loaded image into a feature vector
image_to_be_matched_encoded = face_recognition.face_encodings(
image_to_be_matched)[0]
# iterate over each image
forimage inimages:
# load the image
current_image = face_recognition.load_image_file("images/" + image)
# encode the loaded image into a feature vector
current_image_encoded = face_recognition.face_encodings(current_image)[0]
# match your image with the image and check if it matches
result = face_recognition.compare_faces(
[image_to_be_matched_encoded],current_image_encoded)
# check if it was a match
ifresult[0] == True:
print"Matched: " + image
else:
print"Not matched: " + image
文件结构如下:
facialrecognition:
fr.py
my_image.jpg
images/
barack_obama.jpg
bill_gates.jpg
jeff_bezos.jpg
mark_zuckerberg.jpg
ray_dalio.jpg
shah_rukh_khan.jpg
warren_buffett.jpg
我们的根目录，facialrecognition包括：
fr.py的形式的人脸识别代码。
my_image.jpg – 即将被识别的图片(“新人物”)。
images/ – 语料库。
如果你按照前文创建文件结构并执行代码，如下是你能得到的结果：
Matched: shah_rukh_khan.jpg
Notmatched: warren_buffett.jpg
Notmatched: barack_obama.jpg
Notmatched: ray_dalio.jpg
Notmatched: bill_gates.jpg
Notmatched: jeff_bezos.jpg
Notmatched: mark_zuckerberg.jpg
显而易见，新名人是Shah Rukh Khan 并且我们的人脸识别系统可以识别!
理解Python代码
现在让我们解读代码来，并理解其工作原理：
# import the libraries
import os
import face_recognition
以上是引入操作。我们将通过已经建好的os库来读入语料库中的所有图片，并且通过face_recognition来完成算法部分。
# make a list of all the available images
images = os.listdir('images')
这个简单的代码将帮助我们识别语料库中所有图片的路径。一旦执行这些代码，我们可以得到：
images = ['shah_rukh_khan.jpg', 'warren_buffett.jpg', 'barack_obama.jpg', 'ray_dalio.jpg', 'bill_gates.jpg', 'jeff_bezos.jpg', 'mark_zuckerberg.jpg']
现在，以下代码将加载新人物的图片：
# load your image
image_to_be_matched = face_recognition.load_image_file('my_image.jpg')
为了保证算法可以解析图片，我们将人物脸部图片转化为特征向量：
# encoded the loaded image into a feature vector
image_to_be_matched_encoded = face_recognition.face_encodings(
image_to_be_matched)[0]
剩余的代码相对简单：
# iterate over each image
forimage inimages:
# load the image
current_image = face_recognition.load_image_file("images/" + image)
# encode the loaded image into a feature vector
current_image_encoded = face_recognition.face_encodings(current_image)[0]
# match your image with the image and check if it matches
result = face_recognition.compare_faces(
[image_to_be_matched_encoded],current_image_encoded)
# check if it was a match
ifresult[0] == True:
print"Matched: " + image
else:
print"Not matched: " + image
此时，我们：
对每个图像进行循环操作。
将图像解析为特征向量。
比较语料库中已经加载的图片和被识别的新人物图片。
如果两者匹配，我们就显示出来。如果不匹配，我们也要显示结果。
如上所示，结果显示这个简单的人脸识别算法进行得很顺利。让我们尝试将my_image替换为另一个图片：
当你再次运行这个算法，将会看到如下结果：
Notmatched: shah_rukh_khan.jpg
Notmatched: warren_buffett.jpg
Notmatched: barack_obama.jpg
Notmatched: ray_dalio.jpg
Notmatched: bill_gates.jpg
Notmatched: jeff_bezos.jpg
Notmatched: mark_zuckerberg.jpg
很明显，系统没有将马云识别为以上的任何一个名人。这意味着我们的算法在以下方面都表现得很好：
正确地识别那些在语料库中存储的人。
-
对语料库中不存在的人物进行标注。
人脸识别算法的应用
人脸识别是一个成熟的研究方向，已被广泛地应用在工业界和学术界。例如，一个罪犯在中国被捕可能就得益于人脸识别系统：系统识别了他的脸并发出警报。由此可见，面部识别可以用来减少犯罪。还有许多其他有趣的人脸识别案例:
面部身份验证：Apple在iPhones中引入了Face ID以用于面部身份验证。一些银行也尝试使用面部身份验证来解锁。
用户服务：马来西亚的一些银行安装了新的人脸识别系统，用于识别有价值的银行客户，以便银行为其提供个人服务。进而银行可以通过维持这类用户并提升用户满意度来获取更多收益。
保险行业：很多保险公司正在通过运用人脸识别系统来匹配人的脸和ID提供的照片，使赔付过程变得更简单。
尾记
综上所述，人脸识别是一个有趣的问题并且有很多强大的案例。这些应用可以有效地从各个方面为社会服务。尽管将这些技术商业化可能会带来伦理风险，但我们会把这个问题留到下次讨论。
希望你能从本文中有所收获。
