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寫這篇文章，并不是要挑戰學術泰鬥，更不是要在這裡炫耀和說教知識。隻是前不久有個朋友問我能不能搞人臉識别，我說回來試試。想不到這裡頭的東西還挺多，不是三兩天就能做完的。就在這裡把我的實作思路寫出來，以表心迹。
圖像識别，一直是計算機領域研究的熱門，随着大資料的興起，更是讓圖像識别中的特殊分支人臉識别如魚得水，使得運算和樣本資料不再成為系統的掣肘。那麼具體來說，一個現代人臉識别系統(例如face++)是如何實作的呢？
這裡我不敢妄自猜測，我僅提供我自己的實作方法，拿出來與大家一起學習和探讨：
1.首先建立目标模型，分析出目标模型的特征值，也就是在檢索中所需要的KPI，我這裡隻是簡單的列了一下，結果發現太多了，而我又太懶，寫了一半沒動力寫下去了，人臉特征清單：
| 特征 | KPI名額 | 特征描述 | 能否提取 | 特征值 |
| 整體 | 頭發密度 | 濃密、稀疏 | 是 | 0-100 |
| 頭發粗糙度 | 順滑、卷毛、散亂 | 否 | ||
| 頭發顔色 | 黑色、白色、棕色 | 0-255 | ||
| 皮膚材質 | 粗糙、細膩 | |||
| 皮膚顔色 | 棕褐色、嫩白色 | |||
| 人臉輪廓 | 圓臉、瓜子臉 | 0-10 | ||
| 額頭 | 額頭形狀 | 扁平、秃頭 | ||
| 額頭大小 | 寬闊、窄小 | |||
| 額頭材質 | 同整體 | |||
| 額頭顔色 | ||||
| 眼睛 | 眉毛形狀 | 彎眉、劍眉、畫眉 | ||
| 眉毛顔色 | 黑、褐 | |||
| 眼睛大小 | ||||
| 眼睛形狀 | ||||
| 眼睛顔色 | ||||
| 瞳孔大小 | ||||
| 瞳孔顔色 | ||||
| 眼袋大小 | ||||
| 眼袋形狀 | ||||
| 耳朵 | 耳朵形狀 | |||
| 耳朵大小 | ||||
| 耳廓比例 | ||||
| 耳垂比例 | ||||
| 耳朵顔色 | ||||
| 鼻子 | 鼻梁長度 | |||
| 鼻翼寬度 | ||||
| 鼻子高度 | ||||
| 鼻子紋理 | ||||
| 鼻孔大小 | ||||
| 鼻孔角度 | ||||
| 鼻毛長度 | ||||
| 嘴巴 | 嘴巴大小 | |||
| 嘴巴形狀 | ||||
| 嘴巴顔色 | ||||
| 上下嘴唇比例 | ||||
| 嘴唇紋理 | ||||
| 嘴唇高度 | ||||
| 臉頰 | 臉頰大小 | |||
| 臉頰形狀 | ||||
| 臉頰材質 | ||||
| 臉頰顔色 | ||||
| 下巴 | 下巴大小 | |||
| 下巴形狀 | ||||
| 下巴材質 | ||||
| 下巴顔色 |
呵呵，确實不少，光整理KPI名額就得花1-2天吧，如果KPI列的越細，通過KPI值比對到的人臉自然越精确。
看到這裡，大家是不是已經隐約感到，人臉識别其實也不難了吧？
，錯了，道理其實不難，難的就在後繼的實作上。
2.提取圖像的KPI名額：
提取圖像中的特征區域，關鍵在于計算出準确的Harris角點，多年以來，不少科學家和技術人員為了使得提取更精确，提出了很多計算角點的算法，而我們不得不對這些先驅心存感激之情，正是他們的不懈努力，才使得我們今天的工作變得輕而易舉。這裡就可以直接使用JavaCV裡提供的角點提取API，通過FaceExactor抽取類庫，很友善的找到圖像中的人臉。
不會這麼簡單吧？
3.提取人臉中的特征區域：
的确沒這麼簡單，真正困難的地方才剛剛開始，如果要找到人臉區域内的上述KPI，又該采用什麼政策呢？在這裡據我所知，業内是沒有很好的解決方案的，通常他們都是使用算法自動分類的手段。
什麼意思呢？也就是将圖像矩陣的二維資料，通過機器學習，從海量的樣本資料中找到規律，并自動将資料包分類。
這裡就有必要提一下時下比較流行的“支援向量機模型”，“支援向量機”就是将低維資料轉換為高維資料，發現資料的規律，并分類。
請注意：以上的這種手段是從純數學的角度找到的解決方案，并不符合人類識别物體的思維習慣，也就是說程式自動劃分的圖像的特征資料包，對人類來說，是沒有任何意義的！
好了，問題來了：
怎樣讓取得的圖像碎片資料包既能準确表述圖像的特征規律，又有文法上的意義？
這裡，我的解決方案就是人工幹預：将圖像碎片資料包以清單的形式在背景呈現出來，在Lucene的檢索字段中預先建立好了可以容納KPI的字段，比如：眼睛大小、鼻梁長度等。
每次樣本資料被“支援向量機”分類後，便讓管理者手工在背景進行标注，也就是給資料包打标簽
那麼，緊接着，大家會問：
這樣現實嗎？這麼海量的資料，人工操作到什麼時候？
幸運的是，我們并不需要重複标注，對于有意義的圖像碎片包，我們僅僅隻需标注一次即可，下次相似的圖像碎片就會自動配置設定到此标簽下，而管理者僅需剔除完全錯誤的碎片包即可，也就是說，系統運作後期，管理者隻是在做“内容檢查”
4.建立人臉識别的金字塔模型
好了，一切看似ok了，為什麼還要做第四步，這不是有點多餘嗎？
呵呵，還是那句話，沒這麼簡單。人臉識别系統最重要的也是系統運作的速度，通常資料都是TB為機關的，再通過CBIR将圖像分解為特征詞包， 那資料量會成倍增長，如果沒有科學的架構，再好的算法也是望洋興歎！
我們這裡先暫時設定金字塔的層次為3層，第一層隻有三個特征值，第二層有6特征值，第三層包含了所有特征值
如下表所示：
| 頭發材質 | |||||||||||
| 頭發 密度 | 粗糙 度 | ... | 大小 | 形狀 |
選擇KPI名額時需要比較小心，上一層的KPI必須能涵蓋下一層的KPI，否則查找特征就容易丢失。
每次系統發起查找，實際隻用第一層的KPI進行比對，再從比對的結果集裡用第二層KPI進行比對，依次類推，直到找到最比對的結果。
5.性能及結果準确度測試
這裡的性能結果和準确度，隻能在系統真正實作了以後提供給大家了，在這裡就不寫了。
但是有一點是可以肯定的：系統的KPI設定的越合理，則系統查詢越快速越準确！
在這樣的體系結構下，打造一個可靠的人臉識别系統是完全有可能的！