很多年前，就有人预言，以后出门不用带钱包，只需要带脸就能完成购物的支付了。如今，这一预言已经实现。街边的售卖机，很多都支持刷脸支付，银行app的转账，也都是需要进行刷脸确认，刷脸，已经深深进入我们的生活中，改变了我们的的生活方式。
刷脸其实就是人脸识别，属于生物识别技术，根据资料，2017 年生物识别技术全球市场规模上升到了 172 亿美元，到 2020 年，预计全世界的生物识别市场规模有可能达到 240 亿美元。自 2015 年到 2020 年，人脸识别市场规模增长了 166.6%，在众多生物识别技术中增幅居于首位，预计到 2020 年人脸识别技术市场规模将上升至 24 亿美元。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。
人脸识别流程
人脸识别技术主要包括三大步骤：
一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库，二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。
人脸图像的采集与预处理
首先需要进行人脸图像的采集，通常情况下有两种途径，分别是既有人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。一些比较先进的人脸识别系统甚至可以支持有条件的过滤掉不符合人脸识别质量要求或者是清晰度质量较低的人脸图像，尽可能的做到清晰精准的采集。
人脸图像的预处理：人脸图像的预处理的目的是在系统对人脸图像的检测基础之上，对人脸图像做出进一步的处理以利于人脸图像的特征提取。具体而言是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等一系列的复杂处理过程来使得该人脸图像无论是从光线、角度、距离、大小等任何方面来看均能够符合人脸图像的特征提取的标准要求。如果图像预处理不好，将会严重影响后续的人脸检测与识别。
人脸检测
一张包含人脸图像的图片通常情况下可能还会包含其他内容，这时候就需要进行必要的人脸检测。也就是在一张人脸图像之中，系统会精准的定位出人脸的位置和大小，在挑选出有用的图像信息的同时自动剔除掉其他多余的图像信息来进一步的保证人脸图像的精准采集。
人脸检测的作用，便是在一张人脸图像之中，系统会精准的定位出人脸的位置和大小， 在挑选出有用的图像信息的同时自动剔除掉其他多余的图像信息来进一步的保证人脸图像的精准采集。
人脸特征提取
目前主流的人脸识别系统可支持使用的特征通常可分为人脸视觉特征、人脸图像像素统计特征等，而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些具体特征来提取的。特征简单，匹配算法则简单，适用于大规模的建库;反之，则适用于小规模库。特征提取的方法一般包括基于知识的提取方法或者基于代数特征的提取方法。每一个人的人脸图像都可以有一个对应的几何形状特征，它可以帮助我们作为识别人脸的重要差异特征，这也是基于知识的提取方法中的一种。
人脸识别
我们可以在人脸识别系统中设定一个人脸相似程度的数值，再将对应的人脸图像与系统数据库中的所有人脸图像进行比对，若超过了预设的相似数值，那么系统将会把超过的人脸图像逐个输出，此时我们就需要根据人脸图像的相似程度高低和人脸本身的身份信息来进行精确筛选，这一精确筛选的过程又可以分为两类：其一是一对一的筛选，即对人脸身份进行确认过程;其二是一对多的筛选，即根据人脸相似程度进行匹配比对的过程。
平时我们刷脸购物的时候，只是简单的几秒钟搞定，却不知这背后蕴藏着相关科研人员多少的心血和汗水，目前人脸识别技术仍然在飞速发展中，相信在未来，人脸识别技术将为我们的生活带来更多的帮助和便捷，一起期待吧~
