⼈脸识别是⾝份识别的⼀种，是计算机视觉领域很典型的应⽤。与指纹识别、虹膜识别类似，⼈脸识别的⽬的就是要对图⽚和视频中⼈脸的⾝份进⾏判断。
⼈脸识别的过程有四个关键步骤。
⾸先，机器根据眼睛、眉⽑、嘴巴、⿐⼦等器官的特征以及相互之间的⼏何位置关系来检测⼈脸。
其次，系统会对检测到的⼈脸进⾏⼈脸校对预处理，以获得位置端正的⼈脸图像。
然后，⼈脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量。理想情况下，同⼀个主体的所有⼈脸都应该映射到相似的特征向量。
最后，进⾏⼈脸图像匹配与识别。系统将待识别的⼈脸特征与已得到的⼈脸的特征模板进⾏⽐较，根据相似程度对⼈脸的⾝份信息进⾏判断。
⼈脸识别的⽬的就是要对图⽚和视频中⼈脸的⾝份进⾏判断
⼈脸识别与其他⾝份识别技术相⽐，具有便捷性、⾮强制性、⾮接触性、并⾏处理和可扩展性等显著的优势。基于以上特点，⼈脸识别技术的应⽤场景⼗分⼴泛。 ·商业领域：⼈脸识别技术是⽆⼈经济得以实现的重要⽀撑，⼈脸识别为⽆⼈经济创造了数据⼊⼝。识别会员是⼈脸识别在商业领域的典型应⽤，系统可以在VIP顾客⼊店时⾃动识别其⾝份，随后通过终端设备提醒服务员。
·安防领域：智慧交通、治安管理、门禁管理等，这些安防场景都离不开⼈脸识别技术的⽀持。安防与⼈脸识别有着天然的契合点，因此⼈脸识别技术最先在安防领域得到⼴泛应⽤。
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·娱乐领域：⼈脸识别技术在娱乐领域同样应⽤⼴泛。基于智能⼈脸检测定位技术，可以打造移动端美颜、美妆效果解决⽅案；⼈脸关键点检测+⼈脸分割的组合则成就了近年来⼤热的AI换脸技术。
·⾦融领域：“刷脸”⽀付是⼈脸识别技术在⾦融领域⾮常典型的应⽤。此外，多家银⾏升级了ATM机，其搭载的⼈脸识别技术全部采⽤最新的红外双⽬摄像头活体检测技术，能够完全抵御照⽚、换脸视频、翻拍、⾯具攻击。全民公决
⼈脸识别的应⽤领域⼗分⼴泛
当然，头部姿势、年龄、遮挡、光照条件、⼈脸表情会影响⼈脸识别的精准度。
基于深度学习的技术⽽⾔，训练数据的数量很⼤程度上影响了技术效果，提升训练数据的数量和质量成为解决上述问题的根本途径。
为了提升⼈脸识别准确性，不少平台开发了⼈脸识别标注数据集，以下是常⽤的⼈脸识别数据库⽹络资源清单。
·PubFig: Public Figures Face Database
这是哥伦⽐亚⼤学的公众⼈物脸部数据集，包含有200个⼈的58k+⼈脸图像，主要⽤于⾮限制场景下的⼈脸识别。
腺鳞癌⽹址：
·color FERET Database
该数据集涵盖不同表情、光照、姿态和年龄条件下的⼈脸图像，每幅图中只有⼀个⼈脸。数据集中包含1万多张多姿态和光照的⼈脸图像，是⼈脸识别领域应⽤最⼴泛的⼈脸数据库之⼀。
⽹址：
·Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset
⾹港中⽂⼤学汤晓鸥教授实验室公布的⼤型⼈脸识别数据集。该数据集包含有200K张⼈脸图⽚，⼈脸属性有40多种，主要⽤于⼈脸属性的识别。
⽹址：通俗喜剧>葛树志
·CMU Multi-PIE
由美国卡耐基梅隆⼤学建⽴。数据集中包含337位志愿者的75000多张多姿态，涵盖不同光照和表情下的⾯部图像。
⽹址：
·Multi-Task Facial Landmark (MTFL) dataset
该数据集包含了将近13000张采集于⽹络的⼈脸图⽚。
⽹址：
·The BioID Face Database
这个数据集包含了1521幅分辨率为384x286像素的灰度图像，每⼀幅图像来⾃于23个不同的测试⼈员的正⾯⾓度的⼈脸。伊斯兰之声
⽹址：
·CASIA-FaceV5
该数据集包含了来⾃500个亚洲⼈的2500张⼈脸图⽚。
⽹址：
·Person identification in TV series
该数据集所选⽤的⼈脸照⽚均来⾃于两部⽐较知名的电视剧，《吸⾎⿁猎⼈巴菲》和《⽣活⼤爆炸》。
⽹址：
·YALE⼈脸数据库
由耶鲁⼤学计算视觉与控制中⼼创建，采集每位志愿者的10张照⽚，共包含15位志愿者的165张图⽚，涵盖了光照、表情和姿态的变化。⽹址：
·IMDB-WIKI
包含524230张从IMDB和Wikipedia爬取的名⼈数据图⽚，可⽤于年龄识别。
⽹址：
·Labeled Faces in the Wild Home
LFW数据集是为了研究⾮限制环境下的⼈脸识别问题⽽建⽴的。这个数据集包含超过13000张⼈脸图像，均采集于⽹络，可应⽤于评价Face Verification算法的性能。
⽹址：
·YouTube Faces
YouTube Faces中的数据可⽤于⼈脸验证，算法需要判断两段视频⾥⾯是不是同⼀个⼈。
⽹址：
数据堂作为全球领先的⼈⼯智能数据服务提供商，沉淀了⼗余年数据处理经验，在句法标注、事件标注等⽅⾯积累了⾃⼰独特的数据优势，以下是数据堂研制的⼈脸数据：
数据堂⾃有版权⼈脸数据
除了常规的⼈脸识别，数据堂的⼈脸数据还可以应⽤于表情识别、跨年龄⼈脸识别、⾯部遮挡⼈脸识别等场景技术。
数据堂始终坚持加强技术伦理建设、坚持科技向善的理念，数据的采集和处理严格遵守各项规定，所采集的数据均已获得被采集⼈授权，客户可以放⼼使⽤。
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