近年来人工智能的发展可谓如火如荼，其中包括企业家的锐化、资本的持续增长以及学生和程序员群体对人工智能的热情。回顾人工智能领域，从 2012 年的火花到大约 15 年的疯狂，再到 18 年后出现的理性声音。一些人开始对人工智能持怀疑态度，认为人工智能的浪潮并不像预期的那么强劲。

然而，不可否认的是，人工智能已经在一些领域得到了很好的应用，其中最典型的是人脸识别的相关应用。现在，我们可以在没有罚单的情况下乘坐巴士自动验证通过，通过在线人脸认证来做各种识别程序，不再需要跑到现场去处理；还有非常方便的手机人脸解锁等。可以说，人脸识别仍然是一项非常实用的技术。

人脸识别过程简介

对于地面上可用的人脸识别系统，通常包括以下步骤：

1) 人脸检测 -- 从图像中检测人脸

2. 人脸关键点检测 -- 从检测到的人脸中检测关键点（地标）

3) 脸部对齐 -- 根据脸部的关键点，扭曲脸部

4) 人脸特征提取 -- 将 "校正" 的脸发送到特征提取网络中，生成特征向量（如 128 D 和 512 D 特征向量）。

5) 人脸比较 -- 将人脸特征与存储在基数据库中的人类特征向量进行比较。

从以上过程中可以看出，一个真正的人脸识别系统包含多个过程。在大多数情况下，您还需要添加一个 "实时检测" 步骤，即确定该人脸是否是真实的人脸，或者其他人拍摄照片或视频来伪造；如果您从视频中检测到一张脸，还需要添加一个 "面部质量评分" 判断，即确定视频序列中的哪个人脸质量最好，然后将最好的人脸发送到人脸识别系统。

有哪些人脸识别算法可用？

在上面的章节中，我们简要介绍了如何制作人脸识别系统，可以说，在这个系统中要做好这方面的工作还需要做很多工作。从算法层面来说，有必要解决三个硬骨头：特征提取模型、活体检测和人脸图像质量检测。此外，我们还需要考虑如何优化低功耗、高性能等工程问题。

幸运的是，一些人工智能技术公司已经推出了成熟的人脸识别算法，允许程序员快速部署。那么，哪些是免费的人脸识别算法，哪些是市场上主流的开箱即用的人脸识别算法？下面，这位小算术者为每个人做好了安排。

根据调用方式，有两种主要类型：云服务 Api 和脱机 SDK。

云服务 Api

云服务 Api 本质上是 "返回结果的在线请求"，在功能上是一个接口。大多数人脸识别厂商在云中安排算法，并向需要的公司开放 Api 接口。终端设备连接到云后，人脸识别过程在云中进行，这消耗了云的计算能力，而本地端只需上传照片和接收结果。

云服务人脸识别 Api 的主要优点如下：

轻量级，易于集成，基本上任何语言都可以通过 HTTP 调用云服务 Api

其中大部分都被应用程序或一些网页所使用。

当然，一切都有两个方面，云服务 Api 有许多缺点：

无法脱机运行，需要网络流量成本，在某些特定情况下不可用（没有网络的企业，无法访问公共网络）

CloudAPI 供应商只能免费使用，而且使用较少（基本上是产品测试阶段）。一旦大规模商用，特别是 Appside 和其他场景，大规模调用就会很昂贵。

受网络的影响，网络的稳定性受到很大影响，存在一定的时延，所以即使算法和计算能力有多强，也无法弥补网络的时延。

在人脸识别 Api 云服务中，国内蝙蝠应该是最大的玩家，如果你打开阿里云、百度云、腾讯云，他们会发现他们提供全方位的人脸识别相关服务，此外，国内的 "四小龙"、图浦等公司也提供了云人脸识别 Api。