在人脸识别技术应用盛行的当下，我们从技术层面来聊聊4-4-5算法轨迹（即4个特点、4个步骤、5个难点及算法的发展轨迹），我们的生活中已经无时无刻不被人脸识别的应用包裹着，核心目的就是要判断图片和视频中人脸的身份是什么。
人脸识别是身份识别的一种，比如，我们住宿酒店，我们人脸识别跟身份证匹配登记办理入住手续，它跟身份证识别、指纹识别、虹膜识别都是相似的，可以将人脸识别和大家熟悉的身份证做对比。打开支付宝登录，会出现人脸识别验证是否是本人操作；工商注册时也需要人脸识别判断是否是本人登录；上班考勤打卡或是进出门禁系统也会进行人脸识别……人脸识别的应用领域已经十分成熟了。基础的3个步骤就可以完成，第一步，录入人脸信息，第二步，将信息存入数据库，第三步，当需要验证身份时，刷脸识别的过程就是采集新信息的过程，然后后台进行将新采集信息和数据库信息作比对，完成刷脸验证比对成功就可以了。
人脸识别和其他身份识别相比，具有便捷性、非强制性、非接触性和并行处理四大特点，基于人脸属于生物特征，不需要携带类似身份证的东西，在识别的过程甚至不需要识别对象的配合，只要摄像头拍摄到人脸就可以进行识别，例如安防领域就是如此。在安全性方面，尤其是疫情频发的当下，接触式感染的危险系数增强，有了人脸识别，根本不需要跟设备进行接触就可以识别辨别，相比指纹更能避免交叉感染。同时人脸识别的处理效率更高，可以平行处理。比如摄像头捕捉到的多个人，或者照片里的多张人脸，可以同时识别处理，不需要像指纹或者是虹膜识别那样，一个一个的来比对处理！
正是因为人脸识别技术有以上4点不可比拟的优势，所以越来越受到各个领域的欢迎和广泛应用。生活中更是随处可见。那么要想实现人脸识别，就需要完成4个关键步骤，第一步是人脸检测，第二步是人脸对齐，第三步是人脸编码，第四步是人脸匹配。
首先，我们要了解人脸检测的目的是什么？检测是为了系统捕捉和寻找画面中人脸的位置。当识别到有人脸出现在画面中时，不管这个脸是谁，都会标记出人脸的坐标信息，或者将人脸切割出来。具体实现的原理，我们需要先了解方向梯度直方图(HOG)。在这个过程中需要先将图片灰度化，接着会系统计算出图像中像素的梯度。这样就可以将图像转变成HOG形式，那么人脸位置就顺利标注和判断出来。
完成人脸检测之后，接着要将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准的形状。这个阶段就是人脸对齐。人脸的特征点会第一时间被定位识别和对齐，然后通过仿射、旋转、缩放等这些几何变换，使各个特征点，比如将眼睛、嘴等部位移到相同位置，进行对齐处理。
接下来就要进行人脸编码，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，人脸像素值转化成特征向量，形成模板（template）。同一个主体的所有人脸在正常情况下，都应该映射到相似的特征向量。
最后一步就是人脸匹配，在识别比对时，新人脸数据与原始录入的数据会构建模块，新旧数据两个模板会进行比较，从而计算出相似度分值，用该分值判断是否比对成功。
我们要聊的人脸识别4-4-5算法轨迹，人脸识别也是最有挑战性的生物识别方法之一。人脸识别的难点在于，人脸图像具有高度的可变性，这5个可变性难点包括头部姿势可变性、年龄可变性、是否遮挡（遮挡的范围和部位）、光照条件可变性、人脸表情可变性。
想要确保这些可变性的准确判断，就需要深度学习算法，并进行不断试错不断训练不断优化的过程。人脸识别领域，也是从传统机器学习算法过度到深度学习算法的。
在深度学习阶段的研究和应用，富唐国际开发者中心旗下云播AI为代表的在研发领域取得好成绩的这些厂商，开始发展实际业务为起点，比如智能美业领域，虚拟试妆试戴、虚拟染发、虚拟换装、智慧门店等通过不断扩大实际数据集合，算法性能也在逐渐的提升。
人脸识别的应用变得越来越广泛，只要跟身份识别相关的未来都有可能使用人脸识别。典型的应用场景包括安全类行业：门禁系统、安防系统、无人超市、电子护照及身份证、自主服务系统（如ATM）、信息安全系统，如刷脸支付。美业行业：比如彩妆实体店用肌柒AI魔镜虚拟试口红、彩妆、眼影；美发店一键试发色，换发型等。娱乐型行业应用：如抖音、快手等短视频直播APP里的部分贴纸道具等。
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