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你是不是對 AI 人臉識別特好奇呀？今天就給你聊一聊它的原理～

先得說數(shù)據(jù)采集跟預處理這步，這可是基礎中的基礎。你看啊，現(xiàn)在到處都有人臉識別，像小區(qū)門禁、手機解鎖，那些攝像頭就是負責采集人臉圖像的 “小助手”。不過，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，后面識別就全抓瞎了。

采集完就得預處理了，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)提取特征的時候才不容易出錯。

再講講特征提取，這可是 AI 人臉識別的核心環(huán)節(jié)。這里面卷積神經網絡（CNN）可是大功臣！CNN 里有卷積層，那些卷積核就像一個個小探測器，在人臉圖像上滑來滑去，專門找不同的局部特征。打個比方，有個卷積核就盯著眼睛輪廓呢，一旦滑到眼睛那塊，發(fā)現(xiàn)像素變化對上號了，立馬提取出眼睛輪廓特征。提取完了，池化層就登場了，它搞下采樣，拿最大池化來說，就在一小片區(qū)域里挑個最大值當輸出，這么一來，就算人臉在圖像里稍微有點平移、旋轉，模型也能穩(wěn)住，不被干擾。經過好幾層卷積、池化的操作，人臉就被抽象成一個挺有代表性的向量了，維度可能是 128 維、256 維啥的。而且同一個人的不同人臉圖像，對應的特征向量在這個高維空間里挨得近；不同人的呢，就離得遠。

最后就是分類識別了。要想讓模型認得出誰是誰，得先拿大量標好身份的人臉圖像去訓練分類器。比如說一張圖標著 “張三”，另一張標 “李四”，模型慢慢學著把提取出來的人臉特征向量跟這些身份對上號。訓練的時候常用的有支持向量機、Softmax 回歸這些分類器。拿 Softmax 回歸舉例，要是數(shù)據(jù)集里有 100 個人臉類別，它能算出輸入的人臉特征向量屬于每個人的概率，輸出個 100 維的概率向量。

到了真正識別的時候，新來了一張人臉圖像，模型麻溜地提取特征向量，再用分類器算出它可能是誰的概率。然后跟數(shù)據(jù)庫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。要是距離小于設定好的閾值，嘿，就認定是這個人了！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 人臉識別原理摸得透透的啦？