很多年前，就有人預言，以后出門不用帶錢包，只需要帶臉就能完成購物的支付了。如今，這一預言已經實現。街邊的售賣機，很多都支持刷臉支付，銀行app的轉賬，也都是需要進行刷臉確認，刷臉，已經深深進入我們的生活中，改變了我們的的生活方式。

　　刷臉其實就是人臉識別，屬于生物識別技術，根據資料，2017 年生物識別技術全球市場規模上升到了 172 億美元，到 2020 年，預計全世界的生物識別市場規模有可能達到 240 億美元。自 2015 年到 2020 年，人臉識別市場規模增長了 166.6%，在眾多生物識別技術中增幅居于首位，預計到 2020 年人臉識別技術市場規模將上升至 24 億美元。人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。通常采用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉。

　　人臉識別流程

　　人臉識別技術主要包括三大步驟：

　　一是建立一個包含大批量人臉圖像的數據庫，二是通過各種方式來獲得當前要進行識別的目標人臉圖像，三是將目標人臉圖像與數據庫中既有的人臉圖像進行比對和篩選。根據人臉識別技術原理具體實施起來的技術流程則主要包含以下四個部分，即人臉圖像的采集與預處理、人臉檢測、人臉特征提取、人臉識別和活體鑒別。

　　人臉圖像的采集與預處理

　　首先需要進行人臉圖像的采集，通常情況下有兩種途徑，分別是既有人臉圖像的批量導入和人臉圖像的實時采集。一些比較先進的人臉識別系統甚至可以支持有條件的過濾掉不符合人臉識別質量要求或者是清晰度質量較低的人臉圖像，盡可能的做到清晰精準的采集。

　　人臉圖像的預處理：人臉圖像的預處理的目的是在系統對人臉圖像的檢測基礎之上，對人臉圖像做出進一步的處理以利于人臉圖像的特征提取。具體而言是指對系統采集到的人臉圖像進行光線、旋轉、切割、過濾、降噪、放大縮小等一系列的復雜處理過程來使得該人臉圖像無論是從光線、角度、距離、大小等任何方面來看均能夠符合人臉圖像的特征提取的標準要求。如果圖像預處理不好，將會嚴重影響后續的人臉檢測與識別。

　　人臉檢測

　　一張包含人臉圖像的圖片通常情況下可能還會包含其他內容，這時候就需要進行必要的人臉檢測。也就是在一張人臉圖像之中，系統會精準的定位出人臉的位置和大小，在挑選出有用的圖像信息的同時自動剔除掉其他多余的圖像信息來進一步的保證人臉圖像的精準采集。

　　人臉檢測的作用，便是在一張人臉圖像之中，系統會精準的定位出人臉的位置和大小， 在挑選出有用的圖像信息的同時自動剔除掉其他多余的圖像信息來進一步的保證人臉圖像的精準采集。

　　人臉特征提取

　　目前主流的人臉識別系統可支持使用的特征通常可分為人臉視覺特征、人臉圖像像素統計特征等，而人臉圖像的特征提取就是針對人臉上的一些具體特征來提取的。特征簡單，匹配算法則簡單，適用于大規模的建庫;反之，則適用于小規模庫。特征提取的方法一般包括基于知識的提取方法或者基于代數特征的提取方法。每一個人的人臉圖像都可以有一個對應的幾何形狀特征，它可以幫助我們作為識別人臉的重要差異特征，這也是基于知識的提取方法中的一種。

　　人臉識別

　　我們可以在人臉識別系統中設定一個人臉相似程度的數值，再將對應的人臉圖像與系統數據庫中的所有人臉圖像進行比對，若超過了預設的相似數值，那么系統將會把超過的人臉圖像逐個輸出，此時我們就需要根據人臉圖像的相似程度高低和人臉本身的身份信息來進行精確篩選，這一精確篩選的過程又可以分為兩類：其一是一對一的篩選，即對人臉身份進行確認過程;其二是一對多的篩選，即根據人臉相似程度進行匹配比對的過程。

　　平時我們刷臉購物的時候，只是簡單的幾秒鐘搞定，卻不知這背后蘊藏著相關科研人員多少的心血和汗水，目前人臉識別技術仍然在飛速發展中，相信在未來，人臉識別技術將為我們的生活帶來更多的幫助和便捷，一起期待吧~