写在前⾯
随着时代的⾼速发展，视频监控等基础设施越来越完备，计算机视觉也在各⾏各业开始发挥出更⼤的效⽤，⽽这⼀领域中⼤家最熟知的就是刷脸⽀付，现在⼤家享受着科技带来的便利。还有我们乘坐⾼铁，进站前刷⾝份证然后脸对着摄像头，是本⼈才能够通过检票⼝，也⽤到了⼈脸识别技术。可见该技术存在着太多的应⽤场景。前段时间出现⼩区出现蜂巢的快递柜，它提供了⼈脸识别取快递的功能。最近在乘坐地铁的时候，发现现在过闸机也可以不⽤刷地铁卡直接⼈脸识别就通过了，我家这边地铁站的⼈脸识别设备是依图公司做的，这家公司在图像领域还是蛮有知名度的，还知道的⼀家⽐较出门的就是旷视，当然BAT也做，这⾥就不细说了。 由于现在市⾯上⼈脸识别的应⽤越来越多，作为⼀名热衷于技术的IT男，我觉得有必要对⼈脸识别进⾏⼀个系统的了解学习和研究，深⼊的了解⼈脸识别的机制，是很有必要的。
整个⼈脸识别的实现，我会⽤2-3个章节进⾏介绍，这个章节介绍思路和原理，后⾯的章节进⾏核⼼代码的讲解，后续会将代码放到github上归档，当然，这也是给⾃⼰⼀个代码整理的机会。
曼越橘石材背栓1. 整体设计思路
⾸先对⼈脸识别的原理进⾏了解，通过代码来实现⼈脸识别相关算法的基本功能，在确认核⼼模块代码功能正常后，再考虑整个⼈脸识别管理平台如何设计。 在⼈脸识别管理平台的设计上，梳理了需要完成的功能，⼀共包含⼈脸注册、⼈脸更新、⼈脸删除、⼈脸识别、⼈脸库查询这5个⼤功能的管理平台，同时考虑到每次程序运⾏后，在对⼈脸库进⾏修改后，需要保存这些录⼊的数据，所以还有个功能就是⼈脸数据的保存和读取。 1.1 ⼈脸识别
当⽤户在平台上传照⽚后，对照⽚上的⼈脸进⾏判断，如果⼈脸存在，那么使⽤⼈脸与程序中保存的⼈脸数据进⾏⼀对⼀的⽐较，每次⽐较的结果都保存起来，全部⽐较完成后，输出相似度最⾼的⼈脸库中的数据，同时将相似度也展⽰出来。
1.2 ⼈脸注册
当⽤户在平台上上传照⽚后，先对照⽚进⾏⼈脸检测，对于没有⼈脸和多于1个的，进⾏错误提⽰，因为⼈脸注册需要保证每次输⼊的user id能够对应到⼈脸库中具体的⼈的信息，只有当有且只有⼀个⼈脸的时候，才进⾏数据录⼊。
1.3 ⼈脸更新
⽤户输⼊存在的user_id后，上传照⽚，同样需要照⽚中的⼈脸只有⼀个，否则会提⽰⼈脸过多，更新失败，当满⾜条件后，对⼈脸特征进⾏获取后，保存在程序的⼈脸库中。
1.4 ⼈脸删除
，当⽤户输⼊的user_id在我们库中存在的话，那么就删除这个⼈脸的信息的数据和照⽚，否则提⽰删除失败，数据信息不存在。1.5 ⼈脸库查询
⼈脸库查询，提供⼀个输⼊框，可以输⼊需要查询的最⼤⼈脸个数，如果输⼊的数字⼤于⼈脸库中的个数，那么展⽰⼈脸库中的全部数据，包括user_id和照⽚，如果输⼊的数字⼤于⼈脸库中的个数，那就展⽰输⼊数字的个数的⼈脸的信息。
1.6 ⼈脸数据的保存和读取
0663.us 考虑到这个系统不是每次打开都需要重新录⼊数据的，应该在程序关闭重新启动后，还要能读取原来保存的数据，否则每次都新增数据，不符合这个平台的功能。
所以，在⼈脸注册、更新的时候，会讲照⽚保存在pic⽂件下，名字以user_id.jpg进⾏命名，在⼈脸删除的时候，除了删除内存中的数据之外，还要删除pic下的照⽚，这样相当于对数据进⾏了实时保存。
程序启动的时候需要将⼈脸库的数据都读取到内存中，所以在程序启动的时候，需要去保存⼈脸照⽚的pic⽂件中，读取所有的user id.jpg图⽚，保存到⼈脸库中，这样，在程序启动的时候就能够保持和程序关闭前同样的状态了。
2. ⼈脸识别的基本原理
⼈脸识别管理平台的开发，最为核⼼的技术就是⼈脸识别技术，所以这个章节重点进⾏理论基础的介绍。
要完成⼈脸识别功能，需要先读取图⽚进⾏⼈脸检测，通过检测到图⽚中的⼈脸后，获取⼈脸的68个特征点，再通过深度学习训练的模型，计算出⼈脸128个纬度的特征点，每个⼈脸都有⾃⼰的128维特征，当我们进⾏两个⼈脸的⽐对时，就可以通过对2个向量进⾏距离计算，根据计算的结果来判断⼈脸是否相似。
2.1 ⼈脸检测器
⼈脸检测基于成熟的图像处理技术dlib，⾸先我们需要对输⼊的图像进⾏⼈脸检测，dlib的⼈脸检测器是⽤经典直⽅图梯度特征和线性分类器、图像⾦字塔相结合，它使⽤了机器学习的⽅式创建了⾯部探测器。
2.2 ⼈脸68个特征点
通过⼈脸检测器完成⼈脸检测后，针对检测出来的每⼀张⼈脸，基于dlib使⽤英国伦敦帝国理⼯⼤学标注的300万⼈脸数据集结合计算机视觉技术训练的模型，通过模型shape_predictor_68_face_landmarks.dat 推理出⼈脸的68个特征点，这些特征点包括了眉⽑、眼睛、⿐⼦、洗肾机
嘴和⾯部轮廓，检测出来的结果如下图。
2.3 ⼈脸128维向量
根据68个⼈脸的特征点，使⽤dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 这个内置的深度学习模型，该模型在⼈脸识别标准测试集LFW 上获得了99.38%的准确率，我在⼈脸识别中使⽤了该模型，输⼊68个⼈脸的特征点就能够推理出每个⼈脸的128维向量。
2.4 ⼈脸相似度计算
我们知道两个点之间的距离，可以使⽤以下公式进⾏计算：
ρ 为点（x2，y2）与点（x1，y1）之间的欧式距离。
同理，三维空间的公式： n维空间的公式： 欧式距离就是n维空间中两个点之间的真实距离，这个可以判断向量之间的距离。对于128维的向量，属于更加⼤的⼀个空间，也可以使⽤欧式距离公式进⾏计算。
但是我们需要对2个向量之间的距离有⼀个更加明显的认识，所以⼈脸识别中，⼀般会对欧式距离进⾏归⼀化，所以归⼀化后特征的余弦距离就是余弦相似度，我们就能使⽤相似度配置，在2个向量⽐较的时候，得到感受深刻的值，如果完全⼀样，那么值为1，如果很相似，余弦相似度为0.99等接近1的值，所以两个⼈脸越相似，那么他们的余弦相似度就越接近1。
ρ=(x −x )+(y −y )212212
ρ=(x −x )+(y −y )+(z −z )212212212
d (x ,y )=(x −y )+(x −y )+...+(x −y )112222n n 2
3. ⼈脸管理平模块规划
管理平台是B/S架构，程序启动后，通过⽹页访问⼈脸识别管理平台，通过浏览器中的操作，实现图⽚读取、图⽚编码、服务调⽤功能，在服务端来实现配置⽂件读取、http服务、图⽚保存功能。
3.1 前端设计
由于平台除了提供给⾃⼰使⽤，还会提供给其他开发⼈员使⽤，参考了百度开放者平台上⾯的⼈脸识别管理平台，能看出他们使⽤了接⼝封装了⼈脸识别相关功能，所以参照他们的设计，我⾃⼰也仿照这种模式进⾏开发，使⽤了流⾏的前端框架VUE来进⾏前端开发⼯作。
生物态硒
3.2 图⽚读取
前端的图⽚读取，直接使⽤了VUE封装的功能，能够打开本地图⽚⽂件。
3.3 图⽚编码
读取图⽚后，将图⽚转码为base64编码，这样转化也是参考了百度接⼝的设计，将base64编码的图⽚⽂本数据为了发送到服务端进⾏处理。
3.4 图⽚保存
服务端获取到base64编码的数据后，使⽤⼤家⼴泛运⽤的机器视觉库OpenCV将该编码的数据转为cv::Mat类型，提供给dlib进⾏⼈脸处理后，再通过⼤家熟知的base64编码转成图⽚⽂件，进⾏了⽂件的保存，统⼀保存成user id.jpg⽂件。
3.5 配置⽂件读取
由于http服务需要提供端⼝进⾏访问，所以将端⼝配置到配置⽂件中，这样在程序启动的时候，就能够初始化端⼝，提供给⼤家访问。
⼈脸识别也有⼀个相似度设置，所以也通过配置⽂件读取，这样如果要修改这个相似度，超过相似度才认为是同⼀个⼈，这样就不⽤改代码，只改⽂件，重启程序就可以实现了，更加的⽅便。
3.6 http服务
为了提供公共的，⼤家熟知的接⼝，选取了和百度做的⼈脸识别⼀样的http接⼝，所以需要进⾏http服务端的开发，提供给web客户端进⾏调⽤。
3.7 写⽇志模块给皂器
这个模块主要是为了⽅便调试，也⽅便真正使⽤过程中，如果出现了错误，还能够通过⽇志⽂件，查定位问题，同时也能看到⼈脸识别的应⽤被访问的⼈调⽤了多少次，这样才能够为以后做⼤这个平台提供准备。
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