写这篇文章，并不是要挑战学术泰斗，更不是要在这里炫耀和说教知识。只是前不久有个朋友问我能不能搞人脸识别，我说回来试试。想不到这里头的东西还挺多，不是三两天就能做完的。就在这里把我的实现思路写出来，以表心迹。

图像识别，一直是计算机领域研究的热门，随着大数据的兴起，更是让图像识别中的特殊分支人脸识别如鱼得水，使得运算和样本数据不再成为系统的掣肘。那么具体来说，一个现代人脸识别系统(例如face++)是如何实现的呢？

这里我不敢妄自猜测，我仅提供我自己的实现方法，拿出来与大家一起学习和探讨：

1.首先建立目标模型，分析出目标模型的特征值，也就是在检索中所需要的KPI，我这里只是简单的列了一下，结果发现太多了，而我又太懒，写了一半没动力写下去了，人脸特征列表：

 呵呵，确实不少，光整理KPI指标就得花1-2天吧，如果KPI列的越细，通过KPI值匹配到的人脸自然越精确。
看到这里，大家是不是已经隐约感到，人脸识别其实也不难了吧？
 ，错了，道理其实不难，难的就在后继的实现上。

2.提取图像的KPI指标：
 提取图像中的特征区域，关键在于计算出准确的Harris角点，多年以来，不少科学家和技术人员为了使得提取更精确，提出了很多计算角点的算法，而我们不得不对这些先驱心存感激之情，正是他们的不懈努力，才使得我们今天的工作变得轻而易举。这里就可以直接使用JavaCV里提供的角点提取API，通过FaceExactor抽取类库，很方便的找到图像中的人脸。
不会这么简单吧？ 

 3.提取人脸中的特征区域：
 的确没这么简单，真正困难的地方才刚刚开始，如果要找到人脸区域内的上述KPI，又该采用什么策略呢？在这里据我所知，业内是没有很好的解决方案的，通常他们都是使用算法自动分类的手段。
什么意思呢？也就是将图像矩阵的二维数据，通过机器学习，从海量的样本数据中找到规律，并自动将数据包分类。
这里就有必要提一下时下比较流行的“支持向量机模型”，“支持向量机”就是将低维数据转换为高维数据，发现数据的规律，并分类。
请注意：以上的这种手段是从纯数学的角度找到的解决方案，并不符合人类识别物体的思维习惯，也就是说程序自动划分的图像的特征数据包，对人类来说，是没有任何意义的！
好了，问题来了：
怎样让取得的图像碎片数据包既能准确表述图像的特征规律，又有语法上的意义？
这里，我的解决方案就是人工干预：将图像碎片数据包以列表的形式在后台呈现出来，在Lucene的检索字段中预先建立好了可以容纳KPI的字段，比如：眼睛大小、鼻梁长度等。
每次样本数据被“支持向量机”分类后，便让管理员手工在后台进行标注，也就是给数据包打标签
那么，紧接着，大家会问：
这样现实吗？这么海量的数据，人工操作到什么时候？
幸运的是，我们并不需要重复标注，对于有意义的图像碎片包，我们仅仅只需标注一次即可，下次相似的图像碎片就会自动分配到此标签下，而管理员仅需剔除完全错误的碎片包即可，也就是说，系统运行后期，管理员只是在做“内容检查”

4.建立人脸识别的金字塔模型
好了，一切看似ok了，为什么还要做第四步，这不是有点多余吗？ 
呵呵，还是那句话，没这么简单。人脸识别系统最重要的也是系统运行的速度，通常数据都是TB为单位的，再通过CBIR将图像分解为特征词包， 那数据量会成倍增长，如果没有科学的架构，再好的算法也是望洋兴叹！
我们这里先暂时设置金字塔的层次为3层，第一层只有三个特征值，第二层有6特征值，第三层包含了所有特征值
如下表所示：
 

选择KPI指标时需要比较小心，上一层的KPI必须能涵盖下一层的KPI，否则查找特征就容易丢失。
每次系统发起查找，实际只用第一层的KPI进行匹配，再从匹配的结果集里用第二层KPI进行匹配，依次类推，直到找到最匹配的结果。

5.性能及结果准确度测试
这里的性能结果和准确度，只能在系统真正实现了以后提供给大家了，在这里就不写了。
但是有一点是可以肯定的：系统的KPI设置的越合理，则系统查询越快速越准确！
在这样的体系结构下，打造一个可靠的人脸识别系统是完全有可能的！  

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人脸识别系统原理