人工智能给世界带来的改变是翻天覆地的，人脸识别就是其中之一。生活中，几乎每一个人都在用人脸识别系统——我们靠人脸识别解锁手机；Facebook面部识别技术可以防止陌生人利用我们的照片；手机相册可以根据人脸进行分类；先进的安保系统也会采用摄像头进行人脸识别。这些系统到底是怎么识别我们的脸呢？让我们一起接着往下看。
人脸验证是解决“这是我们要找的人吗？”的问题。举个例子：当你在学校参加考试的时候，监考官会通过核对你的学生证上的照片来确认你的身份。这就是人脸验证。手机用人脸解锁也是运用的人脸验证技术。人脸验证是1：1匹配问题。
现在，我们假设：监考官能对的上每一个考生的脸和名字（可能监考官就是参加考试的学生们的班主任）。所以考生们去参加考试都不用带学生证，监考官看到自己的学生，就直接让他们进去考场。这就是人脸识别。人脸识别解决的问题是：“这个人是谁？”与人脸检测对比，人脸识别是一个1：K的问题。
一个最简单的人脸验证方式就是，把两张图片的每一个像素都进行比较——Pixel-by-pixel comparison（图像逐个像素比）。如果两张图片之间的距离小于某一个阈值，那么我们可以认为这两张图片表示同一个人。但是即使是轻微的光线改变、位置改变或方向改变，图像中像素值也会发生剧烈的变化。所以像素比的方法不是很好用。
Google团队开发了一个新的人脸识别系统：FaceNet，可以直接将人脸图像映射到欧几里得空间，Euclidean空间的距离代表了人脸图像的相似性。
我们将人脸图像X embedding到d维度的欧几里得空间：
理想的状态是，对于来自同一个人的两张图片，即使这个人换了发型，戴了👓，化了妆，他们的embedding仍然是相似的，相反，但对于不同的人，embedding是十分不同的。
在卷积网络（CNN)架构中，初始的网络层主要识别基本的图像元素：直线、边、圆等等。深层主要识别更复杂元素：数字、人脸、汽车等等。
为了得到图像embedding，我们将图像输入一个预训练的模型，然后运行一个前向传播（feedforward)算法，从一些更深的全连接层提取出向量（想要学习CNN的小伙伴，请私戳我们了解课程）。
FaceNet直接使用基于triplets的LMNN（最大边界近邻分类）的loss函数训练神经网络，网络直接输出为128维度的向量空间。
在Triplet（三联子） Loss模型中，我们希望单个个体的图像和该个体的其它图像距离近，与其它个体的图像距离远。
假设给定人脸A的两张图片Anchor、Positive，人脸B的一张图片Negative，令d表示相似度计算函数(值越小表示相似度越高)。训练目标为，令Anchor和Positive的距离小于Anchor和Negative的距离，即：
∥f(X1) — f(X2)∥² is the degree of similarity between image X1 and X2. If it’s smaller than a chosen thresh是描述图像X1和X2的相似度。如果它小于我们选择的阈值，我们就说X1和X2两张图片上是同一个人。你是不是在想：‘∥A∥’ 长这么奇怪，到底是什么呀？它叫弗罗贝尼乌斯范数（Frobenius norm），你可以完全忽略它的名字，这不影响我们对其他的理解。
Anchor和Positive的距离小于Anchor和Negative的距离。我们可以表示为：
如果你知道人脸识别的基本概念。接下来我就告诉你怎么创建人脸验证和人脸识别系统。这非常简单！
我推荐你下载一个预训练模型，因为训练人脸识别模型计算量非常大。
首先创建一个人像数据库，它包含每个人像的embedding向量。
然后我们定义一个函数，将图像embedding和人名输入作为参数，该函数能验证他们是否是同一人,这里我们设置阈值为0.7，如果小于0.7，则属于同一个人。
哈哈，简单吗！我们已经创建了人脸验证系统。现在让我们来创建人脸识别系统。上文提过：在人脸识别中，学生是不需要带自己的证件参加考试的，只需要将脸放在摄像头前（老师面前）。
在人脸识别中，根据输入图像embedding，我们计算所有图像之间的距离，然后选出最小距离。这就是人脸识别系统。
恭喜你！！！你又学会了创建人脸识别系统。
看完这篇文章是不是收获满满呢，如果喜欢我们的文章，请持续关注哦~
