人脸识别 | AI产品经理需要了解的CV通识（二）-程序员宅基地
前言：本文作者@jasmine，是我们“AI产品经理大本营”成员，下面是她分享的第4篇文章，欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步：）
最近整理了CV方向的一些产品基础知识，我上一篇文章《看AI产品经理如何介绍“计算机视觉”（基于实战经验和案例）》算是这个系列的第一篇；本文是本系列下的第二篇，主要针对人脸识别进行梳理。后续还会有多目标跟踪、OCR等方向的内容。希望大家能从这个系列收获到更多的CV干货：）
人脸识别（Face Recognition）：对图像中的人脸进行检测、识别和跟踪。
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技术流程详解
技术流程：
1、人脸采集
人脸采集主要关注以下因素——
1）图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非专业人脸识别摄像头常见规定的最小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。
2）图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的最远距离是10米，7K摄像头是20米。
3）光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。
4）模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。
5）遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为最佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。
6）采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸最佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。
2、人脸检测（Face Detection）
1）人脸位置检测
目的是在图像中准确标定出人脸的位置和大小。
2）人脸关键点检测（人脸对齐）
目的是自动估计人脸图片上脸部特征点的坐标
一般可以使用Openface中的Dlib模型实现人脸检测，利用OpenCV库对数据进行处理。最近人脸检测算法模型的流派包括三类及其之间的组合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，适合移动端、嵌入式上使用），dpm（速度较慢），cnn（性能不错）。
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