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你是不是對(duì) AI 人臉識(shí)別特好奇呀？今天就給你聊一聊它的原理～

先得說(shuō)數(shù)據(jù)采集跟預(yù)處理這步，這可是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)。你看啊，現(xiàn)在到處都有人臉識(shí)別，像小區(qū)門禁、手機(jī)解鎖，那些攝像頭就是負(fù)責(zé)采集人臉圖像的 “小助手”。不過(guò)，這采集可有講究呢，圖像得清楚才行，分辨率不能低，光照也得合適，要是太暗或者太亮，人臉五官都看不清，后面識(shí)別就全抓瞎了。

采集完就得預(yù)處理了，這里面門道不少。先是灰度化，把彩色圖像變成灰度的，這么做能減掉不少數(shù)據(jù)量，還不耽誤保留人臉的輪廓、紋理這些關(guān)鍵信息，就好像把沒用的 “包袱” 扔了，輕裝上陣。接著是歸一化，把像素值都規(guī)整到 0 到 1 這個(gè)范圍里，方便模型去處理，模型看到這種規(guī)規(guī)矩矩的數(shù)據(jù)，處理起來(lái)才順手嘛。還有濾波，像高斯濾波這玩意兒可管用了，能把圖像里那些 “搗亂” 的噪聲去掉，把圖像打磨得干干凈凈，后續(xù)提取特征的時(shí)候才不容易出錯(cuò)。

再講講特征提取，這可是 AI 人臉識(shí)別的核心環(huán)節(jié)。這里面卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可是大功臣！CNN 里有卷積層，那些卷積核就像一個(gè)個(gè)小探測(cè)器，在人臉圖像上滑來(lái)滑去，專門找不同的局部特征。打個(gè)比方，有個(gè)卷積核就盯著眼睛輪廓呢，一旦滑到眼睛那塊，發(fā)現(xiàn)像素變化對(duì)上號(hào)了，立馬提取出眼睛輪廓特征。提取完了，池化層就登場(chǎng)了，它搞下采樣，拿最大池化來(lái)說(shuō)，就在一小片區(qū)域里挑個(gè)最大值當(dāng)輸出，這么一來(lái)，就算人臉在圖像里稍微有點(diǎn)平移、旋轉(zhuǎn)，模型也能穩(wěn)住，不被干擾。經(jīng)過(guò)好幾層卷積、池化的操作，人臉就被抽象成一個(gè)挺有代表性的向量了，維度可能是 128 維、256 維啥的。而且同一個(gè)人的不同人臉圖像，對(duì)應(yīng)的特征向量在這個(gè)高維空間里挨得近；不同人的呢，就離得遠(yuǎn)。

最后就是分類識(shí)別了。要想讓模型認(rèn)得出誰(shuí)是誰(shuí)，得先拿大量標(biāo)好身份的人臉圖像去訓(xùn)練分類器。比如說(shuō)一張圖標(biāo)著 “張三”，另一張標(biāo) “李四”，模型慢慢學(xué)著把提取出來(lái)的人臉特征向量跟這些身份對(duì)上號(hào)。訓(xùn)練的時(shí)候常用的有支持向量機(jī)、Softmax 回歸這些分類器。拿 Softmax 回歸舉例，要是數(shù)據(jù)集里有 100 個(gè)人臉類別，它能算出輸入的人臉特征向量屬于每個(gè)人的概率，輸出個(gè) 100 維的概率向量。

到了真正識(shí)別的時(shí)候，新來(lái)了一張人臉圖像，模型麻溜地提取特征向量，再用分類器算出它可能是誰(shuí)的概率。然后跟數(shù)據(jù)庫(kù)里存好的特征向量比一比，用歐式距離、余弦距離這類方法衡量。要是距離小于設(shè)定好的閾值，嘿，就認(rèn)定是這個(gè)人了！像公司考勤系統(tǒng)就是這么干的，員工人臉特征都提前存數(shù)據(jù)庫(kù)里，上班打卡刷臉，一匹配上，考勤就成了。這下，你是不是把 AI 人臉識(shí)別原理摸得透透的啦？