毕设系列之

人脸识别目前使用越来越广泛，很多同学希望能在自己毕设系统中用到人脸识别技术，希望学长能介绍一下人脸识别技术与实现。

为了满足同学们的要求，今天学长向大家介绍一下人脸识别技术，以及如何使用python去实现它。

毕设帮助，开题指导，资料分享，疑问解答(见文末)

基于传统图像处理和机器学习技术的人脸识别技术，其中的流程都是一样的。

机器学习-人脸识别系统都包括：

人脸检测用于确定人脸在图像中的大小和位置，即解决“人脸在哪里”的问题，把真正的人脸区域从图像中裁剪出来，便于后续的人脸特征分析和识别。下图是对一张图像的人脸检测结果：

同一个人在不同的图像序列中可能呈现出不同的姿态和表情，这种情况是不利于人脸识别的。

所以有必要将人脸图像都变换到一个统一的角度和姿态，这就是人脸对齐。

它的原理是找到人脸的若干个关键点（基准点，如眼角，鼻尖，嘴角等），然后利用这些对应的关键点通过相似变换（Similarity Transform，旋转、缩放和平移）将人脸尽可能变换到标准人脸。

下图是一个典型的人脸图像对齐过程： 这幅图就更加直观了：

这一步是将对齐后的人脸图像，组成一个特征向量，该特征向量用于描述这张人脸。

但由于，一幅人脸照片往往由比较多的像素构成，如果以每个像素作为1维特征，将得到一个维数非常高的特征向量， 计算将十分困难；而且这些像素之间通常具有相关性。

所以我们常常利用PCA技术对人脸描述向量进行降维处理，保留数据集中对方差贡献最大的人脸特征来达到简化数据集的目的

PCA人脸特征向量降维示例代码：