科普人臉識(shí)別算法及系統(tǒng)
人臉識(shí)別的目標(biāo)
總結(jié)兩點(diǎn)，第一，認(rèn)出同一個(gè)人，不管你的狀態(tài)怎么變，都能知道你就是你。第二、區(qū)分不同的人，可能這兩個(gè)人長(zhǎng)得很像，或者兩個(gè)人都化妝了，但不管狀態(tài)怎么變化，人臉識(shí)別都能知道這是兩個(gè)不同的人。
人臉識(shí)別本身是作為生物識(shí)別技術(shù)的一種，主要是提供身份認(rèn)證的手段，從精度上來講，人臉識(shí)別并不是最高的。人臉識(shí)別受到很多其他條件的影響，比如說光照。人臉識(shí)別的好處在于一般不需要用戶做太多的配合，現(xiàn)在各個(gè)地方的監(jiān)控?cái)z像頭，包括電腦的攝像頭、手機(jī)各種視頻輸入設(shè)備，照相設(shè)備已經(jīng)非常非常的普及，用這種可見光的設(shè)備就可以做人臉識(shí)別。所以在引入人臉識(shí)別的時(shí)候可能新增加的投資是非常少的，這是它的優(yōu)勢(shì)。
人臉識(shí)別的流程
人臉識(shí)別的核心流程，所謂核心流程就是不管在什么樣的人臉識(shí)別系統(tǒng)里面基本上都有這個(gè)流程。首先人臉檢測(cè)，第二步做人臉對(duì)齊，第三步做特征提取，這是對(duì)每一張照片都要做的這三步，當(dāng)要去做比對(duì)的時(shí)候就把提取的特征做比對(duì)，然后確定這兩個(gè)臉是不是屬于同一個(gè)人。
人臉檢測(cè)
人臉檢測(cè)即判斷一個(gè)大的場(chǎng)景中是否有人臉,并且要找到這個(gè)人臉的位置把它切出來。它是屬于物體檢測(cè)技術(shù)的一種，是整個(gè)人臉感知任務(wù)的基礎(chǔ)。人臉檢測(cè)的基本方法就是在圖象金字塔上滑動(dòng)窗口，用分類器選擇候選窗口，用回歸模型進(jìn)行位置修正。
上面畫的三個(gè)窗口，一個(gè)是0.3倍、0.6倍、1.0倍，當(dāng)人臉位置不定，大小無法識(shí)別時(shí)可采用此技術(shù)，讓這個(gè)圖本身變得大小不同，而滑動(dòng)窗口的大小相同。深度網(wǎng)絡(luò)一般輸入的圖象大小是固定的，那么前面的滑動(dòng)窗口基本上也是固定的。為了讓固定的滑動(dòng)窗口能夠覆蓋不同的范圍的話，就對(duì)整個(gè)圖的大小進(jìn)行縮放，取不同的比例。這邊畫0.3、0.6、1.0只是舉例，實(shí)際用的時(shí)候還可以有很多其他不同的倍數(shù)。
分類器是指看滑動(dòng)窗口每一個(gè)滑到的位置去判斷是否是人臉，因?yàn)榛瑒?dòng)窗口滑動(dòng)到的位置有可能不包含整個(gè)人臉，或者說它比整個(gè)人臉大一點(diǎn)。為了找到的人臉能夠更加精確，把滑動(dòng)窗口放到回歸模型里，即可幫助修正人臉檢測(cè)的精確度。
輸入的是滑動(dòng)窗口，輸出時(shí)如果里面有人臉，應(yīng)該向哪邊修正，以及它需要修正多少，所以Δx, Δy, Δw, Δh，就是它的坐標(biāo)以及它的寬和高大概修正多少。有了修正的量和用分類器確定它是人臉的窗口以后，把這兩個(gè)結(jié)合在一起，就能得到一個(gè)比較精確的人臉位置。
以上是人臉檢測(cè)的流程，同時(shí)也可適用于其他的物體檢測(cè)
人臉檢測(cè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)
不管什么樣的模型都是分速度和精度兩個(gè)方面
一、速度
（1）速度是指定分辨率下的檢測(cè)速度
之所以指定分辨率，是因?yàn)榛瑒?dòng)窗口每滑到一個(gè)位置都要做一次分類和回歸的判斷，所以當(dāng)圖越大，需要做檢測(cè)判斷的窗口數(shù)可能就越多，整個(gè)人臉檢測(cè)花的時(shí)間就越長(zhǎng)。
因此評(píng)價(jià)一個(gè)算法或者模型的好壞，就得在固定的分辨率下面去看它的檢測(cè)速度到底是多少。一般來說這個(gè)檢測(cè)速度會(huì)是什么樣的值，可能就是做一張圖的人臉檢測(cè)所花費(fèi)的時(shí)間，比如說100毫秒、200毫秒還是50毫秒、30毫秒之類的。
另外一種表示速度的方法就是多少fps，現(xiàn)在一般的網(wǎng)絡(luò)攝像頭往往是25fps或者30fps，意思是每秒鐘能處理多少張圖，用fps的好處可以判斷人臉檢測(cè)是否可以做到實(shí)時(shí)檢測(cè)，只要人臉檢測(cè)的fps數(shù)大于攝像頭的fps數(shù)就能夠做到實(shí)時(shí)，否則就做不到。
（2）速度是否受統(tǒng)一個(gè)畫面中的人臉個(gè)數(shù)影響
從我們實(shí)際操作來說，大部分來說是不受影響的，因?yàn)橹饕鞘芑瑒?dòng)窗口的次數(shù)影響，命中的次數(shù)倒不是特別重，但是稍微有那么一點(diǎn)影響。
二、精度
精度，基本上用召回率、誤檢率、ROC曲線這些來判定。召回率即指這張照片是人臉，真正的模型判斷出來是人臉這個(gè)比例，誤檢率、負(fù)樣本錯(cuò)誤率即指這張照片不是人臉，但是誤判斷成人臉的比例。
ACC精度
ACC計(jì)算方法是正確的樣本數(shù)除以總的樣本數(shù)，比如說拿一萬張照片去做人臉檢測(cè)，這一萬張照片里面有的是有人臉的，有的是沒有人臉的。然后判斷對(duì)的比例是多少。
但是這個(gè)精度存在一個(gè)問題，如果用它去判斷，它對(duì)于正負(fù)樣本的比例是完全無關(guān)的，即他不關(guān)心在正樣本里面正確率是多少，在負(fù)樣本里面正確率是多少，只關(guān)心總的。當(dāng)此模型精確度是90%時(shí)，別人不知道在正負(fù)樣本上面區(qū)別是多少。包括分類，包括回歸，一般來說分類模型，會(huì)先用一個(gè)回歸得到一個(gè)所謂置信度，置信度大于多少數(shù)值時(shí)認(rèn)為他是，然后置信度小于同一個(gè)數(shù)值時(shí)認(rèn)為他不是。
ACC統(tǒng)計(jì)模型是可調(diào)節(jié)的，即調(diào)整置信度，精度就會(huì)變化。
所以ACC值本身受樣本的比例影響很大，所以用它來表征一個(gè)模型的好壞的話有點(diǎn)問題，當(dāng)測(cè)試指標(biāo)說達(dá)到了百分之九十九點(diǎn)幾，單看這個(gè)值，是比較容易受騙或者說這個(gè)統(tǒng)計(jì)是有偏的。為了解決這個(gè)問題，一般現(xiàn)在會(huì)用一個(gè)叫做ROC的曲線來表征這個(gè)模型的精度
ROC受試者工作特征曲線
橫坐標(biāo)：FPR(False Positive Rate)即負(fù)樣本錯(cuò)誤率
縱坐標(biāo)：TPR(True Positive Rate)即正樣本正確率
可以區(qū)分算法在正樣本和負(fù)樣本上的性能，并且曲線形狀與正負(fù)樣本比例無關(guān)。
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲線就是把橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)用這個(gè)負(fù)樣本錯(cuò)誤率和正樣本正確率兩個(gè)標(biāo)出來，這樣的話同一個(gè)模型在這個(gè)圖上面看到的不是一個(gè)點(diǎn)，或者說不是一個(gè)單一的數(shù)據(jù)，而是一條線。這條線即置信度的閾值，你調(diào)的越高就越嚴(yán)格，越低就越不嚴(yán)格。在這個(gè)上面的話就能反應(yīng)出這個(gè)置信度的閾值的變化對(duì)它的影響。
以后大家最好不要直接問說你的精度是多少，而是看ROC曲線，這樣更容易判斷模型的能力到底怎么樣。
人臉對(duì)齊
人臉對(duì)齊的目的使人臉紋理盡可能調(diào)整到標(biāo)準(zhǔn)位置，降低人臉識(shí)別器的難度。
為了用人為的方式降低它的難度，就可以先把它做對(duì)齊，就是讓檢測(cè)到這個(gè)人的眼睛、鼻子、嘴巴全部歸到同一個(gè)位置去，這樣的話模型在比對(duì)的時(shí)候，就只要找同樣位置附近，互相是不是相同還是相近，還是有很大不同。所以就是會(huì)做對(duì)齊的這么一步，這一步的話，我們現(xiàn)在常用的做法就是二維的做法，就是到這個(gè)圖里面去找到關(guān)鍵特征點(diǎn)，一般現(xiàn)在就是五點(diǎn)的、十九點(diǎn)的，六十幾個(gè)點(diǎn)，八十幾個(gè)點(diǎn)的各種都有。但人臉識(shí)別的話五個(gè)基本上就夠了。
這五個(gè)點(diǎn)之外的其他點(diǎn)的圖象，可以認(rèn)為它是做一個(gè)類似于插值的運(yùn)算，然后把它貼到那個(gè)位置去，做完了以后，就可以送到后面的人臉識(shí)別器里面去做識(shí)別了。這個(gè)是一般的做法，還有更前沿的做法，有的研究機(jī)構(gòu)在使用所謂的3D人臉對(duì)齊，就是我告訴你說一張正臉是什么樣子的，比如旋轉(zhuǎn)45度的時(shí)候長(zhǎng)什么樣子，那么用這種圖給他訓(xùn)練過了以后，他就知道我看到一張向左右旋轉(zhuǎn)了45度這張圖，大概轉(zhuǎn)正了以后有很大可能性是什么樣子的，這個(gè)模型能去猜。
人臉特征提取算法
以前的傳統(tǒng)方法是所謂的局部紋理模型，全局紋理模型，形狀回歸模型之類的這些都有?，F(xiàn)在比較流行的就是用深度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或者3DMM參數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所謂3DMM參數(shù)的話就是有三維的信息在里面，然后有級(jí)聯(lián)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
級(jí)聯(lián)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即拿到人臉，首先要推測(cè)五個(gè)點(diǎn)的位置，如果用一個(gè)單一的模型一次就要做到這一點(diǎn)的話，這個(gè)模型會(huì)需要很復(fù)雜。
但是怎么能夠降低這個(gè)模型的復(fù)雜程度呢？
即做多次輸入，第一次輸入這個(gè)網(wǎng)絡(luò)以后先做一次推測(cè)，這個(gè)推測(cè)是一個(gè)可接受的不那么精確的推測(cè)，大概知道人臉的五個(gè)點(diǎn)在哪。然后把這五個(gè)點(diǎn)和那張?jiān)瓐D放到第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)里面去，得到大概的修正量，有了一個(gè)基礎(chǔ)五個(gè)點(diǎn)以后再求修正量的話會(huì)比直接從原圖上面找精確的五個(gè)點(diǎn)要稍微容易一些。所以用這種逐步求精的方式用多個(gè)網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)在一起就能夠做到一個(gè)速度跟精度的比較好的平衡，實(shí)際現(xiàn)在做的時(shí)候基本上用兩層就大概差不多了。
人臉特征點(diǎn)提取的評(píng)價(jià)指標(biāo)
NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)即歸一化均方根誤差
用于衡量各個(gè)特征點(diǎn)坐標(biāo)與標(biāo)注坐標(biāo)的差距。
精度
為了能夠讓不同大小的人臉也能夠放在一起互相比較，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)上叫做歸一化均方根誤差。舉個(gè)栗子：我們?cè)诩埳袭嬑鍌€(gè)點(diǎn)，然后讓機(jī)器來說這五個(gè)點(diǎn)的相互距離，所給出的數(shù)值越接近真實(shí)距離，則說明預(yù)測(cè)越精準(zhǔn)。一般來說預(yù)測(cè)的數(shù)值一定會(huì)有些偏差，那么怎么表述這個(gè)精度值呢？我們通常就用距離的平均值或者均方根值來表達(dá)。然而問題來了，相同的機(jī)器預(yù)測(cè)不同大小的圖像，精度值會(huì)顯得不同，因?yàn)樵酱蟮膱D誤差的絕對(duì)值會(huì)越高。換到不同大小的人臉道理也是一樣。因此，我們的解決辦法是把人臉本來的尺寸數(shù)值考慮進(jìn)去，一般分母是人的雙眼距離或者人臉的對(duì)角線距離，再用距離差值除以雙眼之間的距離，或者是除以人臉的對(duì)角線，這樣的話就可以得到一個(gè)基本上不隨著人臉大小而變化的一個(gè)值，用它來評(píng)測(cè)。
人臉比對(duì)
（1）目的：即判斷已經(jīng)對(duì)齊好的兩張人臉，是否屬于同一個(gè)人
（2）難點(diǎn)：同一張人臉在不同狀況下會(huì)呈現(xiàn)不同的狀態(tài)，比如說特別受光照、煙霧、化妝等等的影響。第二個(gè)就是映射到二維照片上的不同參數(shù)造成的，所謂映射到二維參數(shù)上就是說本來人臉長(zhǎng)這樣，拍攝設(shè)備去拍的時(shí)候，跟他呈現(xiàn)的角度，離他的距離，對(duì)焦是否準(zhǔn)確，拍攝視角等等光線積淀這個(gè)都有影響，會(huì)讓同一個(gè)人臉產(chǎn)生出不同的狀態(tài)。第三就是年齡和整容的影響。
人臉比對(duì)的方法
（1）傳統(tǒng)方法
1、由人工去抽取一些特征HOG、SIFT、小波變換等，抽取的這種特征一般來說可能是要固定參數(shù)，即不需要訓(xùn)練，不需要學(xué)習(xí)，使用一套固定的算法，再對(duì)這個(gè)特征進(jìn)行比較。
（2）深度方法
主流的方法就是深度的方法，即深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)一般來說是用DCNN去代替前面的那些特征抽取方法，即把一張圖上面，一個(gè)人臉上面的一些各個(gè)不同的特征弄出來，DCNN里面有很多參數(shù)，這個(gè)參數(shù)是學(xué)出來的，不是人告訴他的，學(xué)出來的話相當(dāng)于能比人總結(jié)出來的這些會(huì)更好。
然后得到的一組特征一般現(xiàn)在的維度可能是128維、256維或者512維、1024維，然后做對(duì)比. 判斷特征向量之間的距離,一般使用歐氏距離或余弦相似度。
人臉比對(duì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)同樣分為速度與精度，速度包括單張人臉特征向量計(jì)算時(shí)間和比對(duì)速度。精度包括ACC和ROC。由于前面已介紹過，這里著重介紹一下比對(duì)速度。
普通比對(duì)是一個(gè)簡(jiǎn)單的運(yùn)算，是做兩個(gè)點(diǎn)的距離，可能只需要去做一次內(nèi)積，就是兩個(gè)向量的內(nèi)積，但當(dāng)人臉識(shí)別遇到1：N對(duì)比時(shí)，當(dāng)那個(gè)N庫很大的時(shí)候，拿到一張照片要去N庫里面做搜索的時(shí)候，搜索的次數(shù)會(huì)非常多，比如N庫一百萬，可能要搜索一百萬次，一百萬次的話就相當(dāng)于要做一百萬次的比對(duì)，這個(gè)時(shí)候的話對(duì)于總時(shí)間還是有要求的，所以就會(huì)有各種各樣的技術(shù)對(duì)這種比對(duì)進(jìn)行加速。
人臉識(shí)別相關(guān)的其他的算法
主要有人臉追蹤、質(zhì)量評(píng)估、活體識(shí)別。
● 人臉追蹤
在監(jiān)控等視頻人臉識(shí)別的場(chǎng)景下，如果對(duì)走過的同一個(gè)人的每一幀都執(zhí)行整套人臉識(shí)別流程，不僅浪費(fèi)計(jì)算資源，而且有可能因?yàn)橐恍┑唾|(zhì)量的幀造成誤識(shí)別，所以有必要判斷哪些人臉是屬于同一個(gè)人的。并挑選出合適的照片做識(shí)別，大大提升模型的整體性能。
現(xiàn)在不止人臉追蹤，還有各種各樣不同的物體追蹤或者是車輛追蹤等等，都會(huì)使用到追蹤算法，此類算法不依賴于或不會(huì)一直依賴于檢測(cè)。例如在最開始檢測(cè)到一個(gè)物體后，接下來就完全不檢測(cè)了，只通過追蹤算法去做。同時(shí)為了做到非常高精度，為了做到不丟失，每一次的追蹤花的時(shí)間是比較多的。
為防止追蹤到的人臉和人臉識(shí)別器范圍不吻合，一般來說還是會(huì)拿人臉檢測(cè)器做一次檢測(cè)，這種檢測(cè)方法是依賴于人臉檢測(cè)做的比較輕量化的追蹤，在某些場(chǎng)景下，可以做到一個(gè)速度和質(zhì)量上面的一個(gè)平衡。
這種檢測(cè)方法叫做Tracking by Detection，即每一幀仍然去做人臉檢測(cè)，檢測(cè)到人臉以后，根據(jù)每一個(gè)人臉的四個(gè)值，即他的坐標(biāo)位置，他的寬、高，去比較前后兩幀的人臉的位置和大小，大概可以推測(cè)出這兩個(gè)人臉到底是不是屬于同一個(gè)移動(dòng)物體。
● 可選的間隔全畫面檢測(cè)
是指當(dāng)去做Tracking by Detection的時(shí)候，前后兩幀，一種做法是都做全畫面的檢測(cè)，所謂全畫面檢測(cè)即把全畫面全部掃一遍，但是此方法耗時(shí)嚴(yán)重，因此有時(shí)會(huì)采用另一種方法，間隔幾幀做一次全畫面，一般預(yù)測(cè)一個(gè)下一幀，位置變化不會(huì)太多，只要把前一幀的位置上下左右稍微擴(kuò)大一點(diǎn)，再去檢測(cè)一次，往往大概率機(jī)會(huì)是可以檢測(cè)到，大多數(shù)的幀可以跳。
為什么一定要間隔幾幀再做一次全畫面檢測(cè)呢？
是為防止有新的物體進(jìn)來，如果只根據(jù)前一個(gè)物體的位置來找的話，可能有新的物體進(jìn)來的時(shí)候就沒檢測(cè)到，防止這種情況的話可以隔個(gè)五幀、十幀再去做一次全畫面檢測(cè)。
● 人臉質(zhì)量評(píng)估
由于人臉識(shí)別器訓(xùn)練數(shù)據(jù)等的限制，不可能對(duì)所有狀態(tài)下的人臉性能都很好，質(zhì)量評(píng)估會(huì)判斷檢測(cè)出來的人臉與識(shí)別器特性的吻合程度，只選取吻合程度高的人臉?biāo)腿プ鲎R(shí)別，提高系統(tǒng)的整體性能。
人臉質(zhì)量評(píng)估包含以下4要素
① 人臉的大小，選用太小的臉做識(shí)別效果會(huì)大打折扣。
② 人臉姿態(tài)，就是指三個(gè)軸方向的旋轉(zhuǎn)角度，一般來說跟識(shí)別器訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)有關(guān)。如果訓(xùn)練的時(shí)候大部分用的是姿態(tài)不太大的人臉的話，在真正做識(shí)別的時(shí)候也最好不要挑那種偏轉(zhuǎn)很大的，否則會(huì)不適用。
③ 模糊程度，此要素很重要，如果照片已經(jīng)丟失掉信息了，再做識(shí)別會(huì)存在問題。
④ 遮擋，如果眼睛、鼻子等被蓋住了，這塊的特征就無法拿到，或者說拿到的是錯(cuò)的，是一個(gè)遮擋物的特征，對(duì)后面的識(shí)別有影響。如果能判斷出來是被遮擋的，然后棄用，或者做一些特殊處理，例如不把它放到識(shí)別模型里面去。
● 活體識(shí)別
這是所有的人臉識(shí)別系統(tǒng)都會(huì)遇到的問題，只識(shí)別人臉的話，照片也可以蒙混過關(guān)。為了讓系統(tǒng)不被攻擊就會(huì)去做一些判斷，這個(gè)到底是一個(gè)真臉還是假臉。
基本上目前的方法大概有三種：
① 傳統(tǒng)的動(dòng)態(tài)識(shí)別，很多銀行的取款機(jī)會(huì)有這種要求用戶做一些配合，例如讓用戶眨眼、轉(zhuǎn)頭，以此來判斷用戶是不是根據(jù)眨眼、轉(zhuǎn)頭做了同樣的配合。因此動(dòng)態(tài)識(shí)別存在一個(gè)問題，即需要用戶的配合較多，這樣用戶使用體驗(yàn)會(huì)有點(diǎn)不好。
② 靜態(tài)識(shí)別，即不根據(jù)動(dòng)作來判斷，只是根據(jù)這個(gè)照片本身來判斷是否是真實(shí)人臉，還是一個(gè)假臉。它的根據(jù)是一般現(xiàn)在用的攻擊的手段，是比較方便的，例如拿手機(jī)，或者是拿一個(gè)顯示屏，就用屏幕做攻擊。
這種屏幕的發(fā)光能力跟實(shí)際的光照條件下面人臉的發(fā)光能力是不一樣的，例如顯示器有1600萬發(fā)色數(shù)，是無法做到可見光的發(fā)光能力，即全部是連續(xù)的所有的波段都能發(fā)出來。因此當(dāng)再對(duì)這種屏幕做拍攝時(shí)，和真正自然環(huán)境下面的一次成像對(duì)比，人眼也能看出來會(huì)有一些變化，會(huì)有一些不自然。通過這種不自然放到一個(gè)模型里面訓(xùn)練過以后，還是可以根據(jù)這種細(xì)微的差別判斷出來到底是不是真臉。
③ 立體識(shí)別，如果用兩個(gè)攝像機(jī)或者一個(gè)帶深度信息的攝像機(jī)，就能知道拍到的各個(gè)點(diǎn)離攝像機(jī)的距離是多少，相當(dāng)于對(duì)人物做3D成像，這樣用一個(gè)屏幕去拍攝，屏幕肯定是個(gè)平面，意識(shí)到是一個(gè)平面的，平面的肯定不是一個(gè)真的人。這個(gè)就是用立體的識(shí)別方式去排除平面人臉。
人臉識(shí)別的系統(tǒng)構(gòu)成
首先做一個(gè)分類，從對(duì)比形式來看，有1：1的識(shí)別系統(tǒng)，1：N的識(shí)別系統(tǒng)；從對(duì)比的對(duì)象來看，有照片的比對(duì)系統(tǒng)以及視頻的比對(duì)系統(tǒng)；按部署形式的話，有私有部署，有云部署或者移動(dòng)設(shè)備部署。
照片1：1的識(shí)別系統(tǒng)
1：1的識(shí)別系統(tǒng)最簡(jiǎn)單，拿兩張照片，每一張照片去生成一個(gè)特征向量，然后去比一下這兩個(gè)特征向量是不是同一個(gè)人，就可以識(shí)別了。
照片1：N的識(shí)別系統(tǒng)
1：N的識(shí)別系統(tǒng)，即判斷照片素材在不在一個(gè)樣本庫里。此樣本庫是預(yù)先準(zhǔn)備好的，可能會(huì)有白名單或者黑名單，里面有每個(gè)人的一張照片，拿這張照片生成了一系列的特征向量。這個(gè)作為一個(gè)樣本庫，用上傳的照片跟樣本庫里面的所有的特征去比，看跟哪個(gè)最像，就認(rèn)為他是這個(gè)人，這個(gè)是1：N的識(shí)別系統(tǒng)。
視頻1：1的識(shí)別系統(tǒng)
視頻1：1識(shí)別系統(tǒng)，和照片的1：1系統(tǒng)類似，但是比對(duì)的對(duì)象不是照片，而是視頻流。拿到視頻流以后會(huì)做檢測(cè)，做追蹤，做質(zhì)量評(píng)估，等拿到合適的照片以后才去做比對(duì)。
視頻1：N的識(shí)別系統(tǒng)
視頻1：N適配系統(tǒng)和1：N照片的系統(tǒng)類似，只不過拿來做識(shí)別的是視頻流，同樣也是要做檢測(cè)、追蹤、質(zhì)量評(píng)估。
一般所謂系統(tǒng)構(gòu)成不一定是人臉識(shí)別系統(tǒng)，各種AI系統(tǒng)大概都會(huì)如此。首先是計(jì)算資源層，在CPU或GPU上運(yùn)行，在GPU上運(yùn)行可能還有CUDA，CUDN等的支持。
其次是運(yùn)算工具層，包括深度學(xué)習(xí)前向網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算庫、矩陣運(yùn)算庫和圖象處理工具庫。由于不可能每一個(gè)做算法的人都自己去寫數(shù)據(jù)運(yùn)算，因此都會(huì)用一些已有的數(shù)據(jù)運(yùn)算庫，例如TensorFlow或者M(jìn)XNET或者Caffe等都會(huì)提供，或者自己寫一套也是可以。
