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  在AI物体检测识别领域，最先研究的是人脸检测识别，目前技术发展最成熟的也是人脸检测识别。人脸检测识别已经广泛应用于安防、机场车站闸机、人流控制、安全支付等众多社会领域，也广泛应用于直播特效、美颜、Animoji等娱乐领域。

（一）人脸检测概念

  人脸检测（Face Detection）是利用计算机在数字图像或视频中自动定位人脸的过程，人脸检测不仅检 测人脸在图像视频中的位置，还应该检测出其大小与方向（姿态）。人脸检测是有关人脸图像分析应用的 基础，包括人脸识别和验证、监控场合的人脸跟踪、面部表情分析、面部属性识别（性别、年龄、微笑、 痛苦）、面部光照调整和变形、面部形状重建、图像视频检索等等。这几年，随着神经网络的发展，人脸 检测成功率与准确率大幅度提高，并逐渐开始实用化，如机场火车站人脸验票、人脸识别身份认证等等。

  人脸识别（Face Recognition）是指利用人脸检测技术确定两张人脸是否对应同一个人，人脸识别技术 是对人脸检测技术的扩展和应用，也是很多其他应用的基础。目前，ARCore 仅提供人脸检测，而不提供人 脸识别功能。

  人脸跟踪（Face tracking）是指将人脸检测扩展到视频序列，跟踪同一张人脸在视频序列中的位置。理 论上来讲，任何出现在视频中的脸都可以被跟踪，也就是说，在连续视频帧中检测到的人脸可以识别为同 一个人。人脸跟踪不是人脸识别的一种形式，它是根据视频序列中人脸的位置和运动进行推断人脸是否为 同一人的技术。

   人脸检测属于模式识别的一类，但人脸检测成功率受到很多因素的影响，影响人脸检测成功率的因素主要有下表 中所述情形。

  随着人工智能持续发展，在全球信息化、云计算、大数据的支持下，人脸检测识别技术也会越来越成 熟，同时应用面会越来越大，可以预见，由以人脸检测为基础的人脸识别将会呈现网络化、多识别融合、 云互联的发展趋势。

（二）人脸检测技术基础

  人头部是一个三维结构体，普通在描述人体头部时采用欧拉角来精确的描述头部的姿态，这里的欧拉角源自于笛卡尔左手坐标系，并规定绕 Y 轴逆时针旋转角度为正，绕 Z 轴顺时针旋转角度为正，如下图所示。在人脸检 测中，通常把绕 Y 轴旋转叫做 y 欧拉角，绕 Z 轴旋转叫 r 欧拉角，我们平时做的摇头动作就是 y 欧拉角， 而偏头的动作就是 r 欧拉角，如下图2 所示，绕 X 轴旋转在人脸检测中通常很少用到。

  人脸检测的复杂性之一就是人体头部是一个三维结构体，且是一个动态的三维结构体，摄像机捕捉到 的人脸很多时候都不是正面，而是有一定角度且时时处于变化中。当然，人脸检测的有利条件是人脸有很 多特征，如下图所示，可以利用这些特征做模式匹配。但在很多人脸检测技术中（包括ARCore），人脸特征并不是人脸 轮廓检测的前提，换句话说，人脸检测是独立于人脸特征的，且通常是先检测出人脸轮廓再进行特征检测， 因为特征检测需要花费额外的时间，会对人脸检测效率产生影响。

  人脸具有对称性，人脸特征会分布在 Y 轴两侧一定角度内，通常来说，人脸特征分布情况符合下表所示规律。

  人脸检测不仅需要找出人脸轮廓，还需要检测出人脸姿态（包括人脸位置与方向）。为了解决人脸姿 态问题，一般的做法是制作一个三维人脸正面“标准模型”，这个模型需要非常精细，因为它将影响到人 脸姿态估计的精度。在有了这个三维标准模型之后，对人脸姿态检测的思路是在检测到人脸轮廓后对标准 模型进行旋转，以期标准模型上的特征点与检测到的人脸特征点重合。从这个思路我们可以看到，对姿态 检测其实是个不断尝试的过程，然后选取特征点吻合得最好的标准模型姿态作为人脸姿态。简单的说就是 先制作一个人皮面具，努力尝试将人皮面具套在人脸上，如果成功则人皮面具的姿态必定是人脸的姿态。

  如前所述，虽然人脸的结构是确定的，还有很多特征点可供校准，但由于姿态和表情的变化、不同人 的外观差异、光照、遮挡等影响，准确的检测处于各种条件下的人脸仍然是较为困难的事情。幸运的是， 随着深度神经网络的发展，在一般环境条件下，目前人脸检测准确率有了非常大的提高，甚至在某些条件 下超过了人类。

参考文献

1、《ARCore之路－Unity开发从入门到实践》