人脸识别的简单介绍（含Python代码）
介绍
你是否意识到，每当你上传照片到Facebook上，平台都会用人脸识别算法来识别图片中的人物？目前还有一些政府在用人脸识别技术来识别和抓捕罪犯。此外，最常见的应用就是通过自己的脸部解锁手机。
计算机视觉的子领域应用得非常广泛，并且全球很多商业活动都已经从中获益。人脸识别模型的使用在接下来的几年内还会继续增长，所以一起来了解如何从零开始构建人脸识别模型吧！
本文首先会介绍人脸识别模型的内部工作原理。随后结合一个简单的案例，我们将通过Python进行案例实践。在本文的最后部分，你将完成你的第一个人脸识别模型！
目录
理解人脸识别的工作原理
案例学习
Python应用
理解Python代码
人脸识别算法的应用
理解人脸识别的工作原理
为了理解人脸识别算法工作原理，我们首先来了解一下特征向量的概念。此处的特征向量指机器学习的概念，不同于矩阵理论。）
（译者注：
每个机器学习算法都会将数据集作为输入，并从中学习经验。算法会遍历数据并识别数据中的模式。例如，假定我们希望识别指定图片中人物的脸，很多物体是可以看作模式的：
脸部的长度/宽度。
由于图片比例会被调整，长度和高度可能并不可靠。然而，在放缩图片后，比例是保持不变的——脸部长度和宽度的比例不会改变。
脸部肤色。
脸上局部细节的宽度，如嘴，鼻子等。
显而易见，此时存在一个模式——不同的脸有不同的维度，相似的脸有相似的维度。有挑战性的是需要将特定的脸转为数字，因为机器学习算法只能理解数字。表示一张脸的数字（或训练集中的一个元素）可以称为特征向量。一个特征向量包括特定顺序的各种数字。
举一个简单的例子，我们可以将一张脸映射到一个特征向量上。特征向量由不同的特征组成，如：
脸的长度（cm）
脸的宽度（cm）
脸的平均肤色（R，G，B）
唇部宽度（cm）
鼻子长度（cm）
当给定一个图片时，我们可以标注不同的特征并将其转化为如下的特征向量：
如此一来，我们的图片现在被转化为一个向量，可以表示为(23.1,15.8,255,224,189,5.2,4.4)。当然我们还可以从图片中衍生出无数的其他特征（如，头发颜色，胡须，眼镜等）。然而在这个简单的例子中，我们只考虑这五个简单的特征。
现在，一旦我们将每个图片解码为特征向量，问题就变得更简单。明显地，当我们使用同一个人的两张面部图片时，提取的特征向量会非常相似。换言之，两个特征向量的“距离”就变得非常小。
此时机器学习可以帮我们完成两件事：
提取特征向量。由于特征过多，手动列出所有特征是非常困难的。一个机器学习算法可以自动标注很多特征。例如，一个复杂的特征可能是：鼻子长度和前额宽度的比例。手动列出所有的这些衍生特征是非常困难的.
匹配算法：一旦得到特征向量，机器学习算法需要将新图片和语料库中的特征向量进行匹配。
既然我们对人脸识别如何工作有了基本的理解，让我们运用一些广泛使用的Python库来搭建自己的人脸识别算法。
案例学习
首先给定一些人物脸部的图片——可能是一些名人，如Mark Zuckerberg, Warren Buffett, Bill Gates, Shah Rukh Khan等，并把这些人脸看作我们的语料库。现在，我们给定一些其他名人的新图片（“新人物”），并判断这些“新人物”是否在语料库中。
以下是语料库中的图片：
人脸识别的简单介绍（含Python代码）
