人臉識别到底是什麼，人臉可以分為多少類？

人臉識别到底是什麼？

人臉識别，是視覺模式識别的一個細分問題，也大概是最難解決的一個問題。其實我們人每時每刻都在進行視覺模式識别，我們通過眼睛獲得視覺資訊，這些資訊經過大腦的處理被識别為有意義的概念。于是我們知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什麼别的東西。

我們也無時無刻不在進行人臉識别，我們每天生活中遇到無數的人，從中認出那些熟人，和他們打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲開那些我們欠了錢還暫時還不上的人。

然而這項看似簡單的任務，對機器來說卻并不那麼容易實作。

對計算機來講，一幅圖像資訊，無論是靜态的圖檔，還是動态視訊中的一幀，都是一個由衆多像素點組成的矩陣。比如一個1080p的數字圖像，是一個由1980*1080個像素點組成矩陣，每個像素點，如果是8bit的rgb格式，則是3個取值在0-255的數。

機器需要在這些資料中，找出某一部分資料代表了何種概念：哪一部分資料是水杯，哪一部分是書本，哪一部分是人臉，這是視覺模式識别中的粗分類問題。

而人臉識别，需要在所有機器認為是人臉的那部分資料中，區分這個人臉屬于誰，這是個細分類問題。

人臉可以分為多少類呢？

取決于所處理問題的人臉庫大小，人臉庫中有多少目标人臉，就需要機器進行相應數量的細分類。如果想要機器認出每個他看到的人，則這世界上有多少人，人臉就可以分為多少類，而這些類别之間的差別是非常細微的。由此可見人臉識别問題的難度。

更不要提，這件事還要受到光照，角度，人臉部的裝飾物等各種因素的影響。這也不難解釋為什麼人臉識别技術目前還沒有大量應用在日常生活中，大部分人隻能在科幻電影中接觸人臉識别了。

傻傻分不清楚——一些容易被混淆的概念

一些不太被人熟悉的事物，經常會伴随着大量的概念混淆。

比如對西方宗教不太了解的國人，可能搞不清楚為什麼有些人信上帝但不信耶稣；都是在教堂工作的大叔，為什麼有些要禁欲，有些卻能結婚。

而人臉識别作為一個新事物，也伴随着大量的概念混淆，而厘清這些概念，對于了解人臉識别還是比較重要的。

　　

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