呼市人脸识别究竟是如何完成的？它的流程是什么？

一、人脸辨认系统的组成

前端图像搜集

前端人脸图像搜集系统通过抓拍搜集人脸图像、实时视频流等，如视频监控摄像头、智能考勤机、智能门禁机等设备，都具有人脸搜集抓拍的功用。

后端智能途径

后端的智能途径可将前端搜集的相关数据一致进行会聚、处理、存储、应用、管理与共享，并结合人脸辨认系统，实现人脸辨认功用，并应用在实践场景中如：人脸辨认考勤、人脸门禁、公安部的人脸寻找、抓捕嫌疑犯等等。

二、人脸辨认技术的流程有哪些？

1、人脸检测

呼市人脸识别系统人脸检测在实践中要用于人脸辨认的预处理，即在图像中准确标定出人脸的方位和巨细。

从相片中找出人脸的方位，以图片左上角为坐标原点，分别记载下人脸框左上角和右下角的坐标，并将人脸部分裁剪出来。

2、人脸对齐

在实践场景中，往往前端设备抓拍获得的人脸不一定是正脸的视点，所以需要将图像中的人脸姿态进行纠正。通过人脸要害点检测得到人脸的要害点坐标，根据人脸的要害点坐标调整人脸的视点，使人脸对齐。如图，这两个脸在计算机看来，是完全不同的两张脸，因此我们需要通过一些仿射转换将脸部进行对齐。

1、仿射转换

仿射转换的功用是从二维坐标到二维坐标之间的线性转换，且坚持二维图形的“平直性”和“平行性”（直线之间的相对方位联系坚持不变，平行线经仿射转换后仍然为平行线，且直线上点的方位次序不会发生改变）。

2、对齐办法

运用操练好的模型，自动地从检测出的人脸中标记出68个特征点（landmarks），然后在模板库中寻找一个标准模板，运用仿射改变，将这个68个点与模板的68个点对齐。

3、人脸编码（提取特征向量）

通过卷积神经网络操练一个模型，将送入的模型脸部图片自动编码成一个具有一个很强语义的128维向量。

操练办法：输入一张已知身份的相片。输入一张相同身份的相片。输入一张不同身份的相片。

重复调整参数，使得步骤1和步骤2中的相片编码尽量挨近，与步骤3中的编码尽量不同。