在上次人脸识别的图像预处理中，我们增加了一个预处理环节，排除了环境等因素的干扰，聚焦人脸，提高了识别效果。人脸比对是通过计算两张照片的灰度值矩阵之间的距离来实现的。图像预处理通过各种手段缩短两个矩阵之间的距离，使计算结果更加准确。但这就够了吗？我们的计算是根据像素的灰度值进行的。在计算中，每个参与计算的像素点，具有相同的重要性，对结果的贡献是相同的。这种设计是否合理，计算粒度是否太细，影响结果的可靠性？凭直觉判断，图像中像素点的重要性肯定是不同的。比如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的像素重要度应该更高，对结果的影响更大。人脸中间的像素点重要性比较低，甚至没有必要参与计算。研究表明，确实有很多像素是没有必要参与计算的。这些像素去除后不会影响识别结果，还可以加快识别速度，提高模型的鲁棒性。例如，在基于像素级的人脸比对中，通过在图像中加入一些噪声，衍生出对抗性攻击，从而出现识别错误。1.面部特征无论是传统的机器识别，还是近年流行的深度学习，都是人类学习能力通过计算机计算能力的表达和迁移。想想当我们专注于面部时如何描述一个人。一个可能的描述是：人天生具有很强的抽象和学习能力。当我们面对一张人脸照片时，会自动进行特征处理和变换。再面对这张照片时，即使五官变形或缺失，也不影响我们的辨认。人类抽象、转化和完善的能力正是计算机所缺乏的。我们可以模仿人眼的识别方式，让计算机将注意力转移到鼻子、嘴巴等重要特征上，从而具有一定的智能。.当被电脑存储时，不再是整张脸的信息，而是眼睛、鼻子、嘴巴等面部部位的信息。通过比较这些部分，判断它们是否是同一个对象。这种方法称为基于人脸关键特征的识别技术，通常通过边缘和轮廓检测来实现。2.边缘检测什么是边缘？通俗地说，就是眼睛、鼻子等的外轮廓。在灰度图像中，就是一些灰度值发生显着变化的点，这些变化反映了图像的重要程度或其中包含的信息。直观上，靠近图像边缘的值划分明显，灰度值变化较大，而图像较平滑的部分灰度值变化较小。对于计算机来说，可以通过灰度级的变化对图像信息进行边缘检测。这背后有一个数学理论，我们一般用梯度来描述变化的速度。图像中的灰度变化既有方向也有大小，可以用图像梯度来描述这种变化，进而检测出图像的边缘。在数学上，梯度既有大小也有方向，需要一定的条件，比如可导性。在图像中，一般都简化了处理，代之以算子。运算符其实就是一种过滤，只是运算符的使用强调了它们的数学意义和具体用途。目前常用的边缘检测算子包括Sobel、Laplacian算子和Canny。我们简要描述了Canny边缘检测。Canny边缘检测Canny边缘检测是澳大利亚计算机科学家JohnF.Canny于1986年开发的一种多级边缘检测算法，其目标是找到一条最优边缘。最优边缘的定义是：最优检测——算法能标记图像中尽可能多的实际边缘，漏检和误检的概率很小；最佳定位——检测到的边缘应尽可能接近实际图像中的实际边缘；One-to-onecorrespondencebetweendetectedpointsandedgepoints——算子检测到的边缘点和实际的边缘点应该是一一对应的。Canny边缘检测分为以下几个步骤。1）图像去噪噪声会影响边缘检测的准确性，因此必须先滤除噪声，通常采用高斯滤波。2）计算梯度的大小和方向使用高斯滤波器来计算，使得越靠近中心点的像素的权重越大。3）梯度非极大值抑制遍历像素，判断当前图像是否为局部极大值，即是否为周围像素中梯度方向相同的最大值。如果不是，则不是图像的边缘点，将灰度值设置为零，使边缘“变细”。4）使用双阈值算法确定最终的边缘经过前面的步骤，基本上可以得到图像的边缘，然后对得到的边缘进行修正。设置两个阈值：高阈值和低阈值。保留高于高阈值的边，去掉低于低阈值的边，重新处理中间部分的连接：只保留与其他边连接的部分。3.轮廓检测算子计算出的边缘一般是不连续的，很难形成比较完整封闭的目标轮廓，因此提取的特征效果可能不好。利用轮廓检测??算法，可以忽略背景和目标内部的纹理和噪声干扰的影响，细化和连接边缘，解决亮度建模无法检测到的纹理边界。还有一些轮廓检测的方法，例如使用专门设计的检测算子。通过使用这些算子，可以生成更好的人脸特征，有利于后续的计算和比较。4.实现过程上面简要介绍了人脸关键特征的计算方法。在实际应用中，需要借助统计分析技术从大量的人脸中找出对应的特征，训练不同的分类器，如嘴部分类器、眼睛分类器等，实现人脸及关键部位检测。在进行比对时，需要对所有可能包含人脸的检测窗口进行穷举搜索，得到关键部位的信息并进行存储或比对。这个过程比较耗时。比对过程中，各部分可进行相似性比对，合并结果；或者直接比较包括各部分在内的全局特征，直接输出比较结果。这两种方法也对应了人类的识别过程。研究表明，儿童根据目标的一些局部特征来识别目标（如面孔），而成人则侧重于记住整体目标。人脸特征的检测也可以作为图像预处理的一种手段。如果确定了两只眼睛的位置，得到了两只眼睛的距离，就可以据此得到人脸的尺度，将尺度标准化，解决人员距离采集的问题。设备距离的问题。五、算法评价从理论上讲，人脸关键部位的特征比较稳定，对人脸、方向等没有太多要求，算法提取的特征能够准确反映物体的特征，具有一定的不变性，保证结果输出的一致性，可以满足人脸识别在各种早期应用场景中的使用。当然，这里的算子设计和模型构建需要领域知识的支持。算子的构建、特征提取、模型建立都影响着最终的匹配结果，需要深厚的专家知识和经验。这一过程往往由人工建模完成，每个模型和参数的设置费时费力，具有一定的主观性。同时，特征工程的适应性较差。例如，不同地区的人的面部特征不同，这将导致调整后的算法在实现时需要多次手动调整参数。该过程耗时耗力，严重阻碍了算法的大规模部署。虽然，从表面上看，基于人脸关键特征的识别方法存在诸多不足，效率低下。但该算法可以从人类的先验知识出发，直观简单，在一定程度上促进了人脸识别技术的发展和普及，为后续更智能的算法奠定了基础。
