Python实现基于深度学习的人脸识别

摘要：近年来，人脸识别技术已经由弱人工智能向强人工智能转化，随着人脸识别算法的不断改进，人脸识别技术已经在公安、金融等部门得到了广泛应用。本文提出了一种Python语言利用Dlib第三方库实现基于深度学习的人脸识别方法。

关键词：Python；Dlib；人脸识别

1、人脸识别技术概述

人脸识别技术是一种基于图像识别，是根据人脸的特征信息进行身份判定的技术，它经过了几十年的发展已经由弱人工智能向强人工智能转化，随着人脸识别算法的不断改进，人脸识别技术已经成为人工智能领域的重要应用。目前人脸识别技术已经比较成熟，得到了公安金融等部门的广泛应用。（1）公安部门：通过相片匹配户籍数据，寻找目标对象。（2）安防领域：通过人脸识别对重点管控区域人员的身份识别，在公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的，例如在机场、车站等人流量大的场所，通过智能监控系统识别犯罪分子。（3）金融领域：利用人脸识别实现交易支付，例如支付宝实名认证用户可通过刷脸支付。

2、人脸识别的过程

人脸识别是一个比较复杂的过程，归纳起来可以由五个步骤组成：人脸检测、人脸关键点检测、人脸规整、人脸特征提取、人脸识别，人脸识别的过程如图1所示。不同技术会采用不同的方法来实现人脸面部特征的抽象，比如Harmon和Lesk采用多维特征矢量来表示，而Kaya和Kobayashi则采用欧氏距离来表示，本文第三部分提到的Dlib库则是基于深度学习，利用已经训练好的人脸关键点检测器和人脸识别模型，得到人脸面部特征值。……