双目人脸识别解决方案应用场景各不相同，但人脸识别的目标大致类似

昨天佩特科技介绍了人脸识别的不同应用场景：《双目人脸识别技术井喷式落地应用，佩特双目人脸识别解决方案帮助你研发》，其实根据佩特科技做双目人脸识别解决方案的经验，在不同的应用场景下，人脸识别的目标可能是不相同的。但是，对于绝大多数的人脸识别应用场景，人脸识别的目标是类似的。

人脸识别的大致流程可以描述为：通过人脸识别模型判断图片中是否存在人脸，如果存在人脸，则定位到该人脸的区位，或者提取该人脸图像的高级特征，作为该人脸图像的特征向量，并用在后续对图片的处理中。

由于人脸识别的应用场景不同，上述步骤的选择和侧重点也不尽相同。例如：

· 定位人脸在图片中的位置，可以用于诸如AR等贴图操作；

· 通过定位人脸的关键点，可以对人脸图片进行几何变换，通过几何变换可以实现对图像中人脸的校正，与此同时，得到的人脸关键点还可以用来实现诸如“瘦脸”等操作；

· 如果想要实现的功能并不是对人脸图片的几何变换，而是对图片中的人脸进行特定判断，如判断图片中人脸的性别、年龄等，那么此时的目标是提取出图片中人脸的高级特征，然后根据提取出来的高级特征，使用分类器进行分类，即可以实现诸如性别识别、年龄判断等功能；

· 对于人脸对比，一个可行的思路仍然是提取图片中人脸的高级特征，然后对这两个特征进行对比，从而得出一个相似度数值，通过比较该数值与预设阈值的大小，从而判别两张图片中的人脸是否属于同一个人。

▲一种人脸对比解决方案的流程图

从上面的介绍中我们可以看出，不同人脸识别应用的很多步骤都是重合的，其差异仅在于操作层次的深浅。通过合理选择、组合对人脸图片的操作层次，就可以实现我们预期的目标。

这个实现过程可以说是“万变不离其宗”，最核心的技术便是提取人脸图像的高级特征，佩特科技最近推出的双目人脸识别解决方案，同时推出可以直接在设备上配备的高性能双目摄像头，利用红外立体成像检测等技术，完成活体检测功能，实现精准的识别判定，识别精度高、速度快，人脸识别准确率可达到99.7%，极大地提升业务效率和安全性，给用户带来极致的“刷脸”体验。