人臉識(shí)別技術(shù)通俗的來講就分三步:
1.人臉檢測，就是在鏡頭中確定位置，找到人臉“在哪里”
2.關(guān)鍵點(diǎn)檢測，在已經(jīng)確定的人臉位置處，找準(zhǔn)眉眼、耳鼻等臉部輪廓的關(guān)鍵點(diǎn)，為進(jìn)一步的分析做基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫；
3.基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的人臉識(shí)別匹配，進(jìn)行1:1或者1:N匹配對比
對應(yīng)以上三點(diǎn)，國際上分別有一套公認(rèn)的評測體系，人臉檢測FDDB評測、人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位300-W評測和人臉識(shí)別LFW評測。
上面評測為學(xué)術(shù)界評測，評測成績好的（特別是中國區(qū)的），實(shí)際項(xiàng)目應(yīng)用上使用問題太多，為什么這里不做多說。
比較靠譜的評測還是看FRVT.實(shí)際項(xiàng)目中采用的可以參考FRVT評測。
fddb評測官方網(wǎng)址：
http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html300vw測評官方網(wǎng)址：
http://ibug.doc.ic.ac.uk/resourcesLFW評測官方網(wǎng)址：
http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/FRVT評測官方網(wǎng)址：
http://www.nist.gov/itl/iad/ig/frvt-2013.cfm其他相關(guān)網(wǎng)址：
ILSVRC挑戰(zhàn)賽：
http://image-net.org/challenges/LSVRC/2014/indexFRVT概況：
從上世紀(jì)90年代起，NIST在國際范圍內(nèi)定期舉辦生物特征識(shí)別技術(shù)評測，在評估各種系統(tǒng)識(shí)別率的同時(shí)，也大大推動(dòng)了生物特征識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。這些評測主要分1:1比對和1：N比對兩大類。1:1比對也稱查驗(yàn)，是指判斷評測數(shù)據(jù)集中的兩幅圖像是否采集自同一人；
1：N比對也稱搜索鑒別，是指給定一幅圖像，判斷該圖像與數(shù)據(jù)庫中的哪一幅圖像屬于同一個(gè)人?！?br />NIST組織了針對人臉識(shí)別供應(yīng)商系統(tǒng)的評測——FRVT（FaceRecognitionVendorTest），至今已連續(xù)舉辦了FRVT2000、FRVT2002、FRVT2006、MBE2010和FRVT2013五屆評測。這些評測一方面對知名的人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能進(jìn)行比較，另一方面全面總結(jié)了人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)狀，并進(jìn)一步指出了人臉識(shí)別算法亟待解決的若干問題?！?br />
FRVT2002評測分為高計(jì)算強(qiáng)度（HCInt）和中等計(jì)算強(qiáng)度（MCInt）兩種，其中HCInt測試使用的數(shù)據(jù)庫為來自37437人的12萬幅圖像，所有圖像全部由美國國務(wù)院下屬的領(lǐng)事事務(wù)局簽證服務(wù)處提供。MCInt測試使用的數(shù)據(jù)庫包括室內(nèi)、室外采集的圖像，最長時(shí)間跨度為三年?；谶@些數(shù)據(jù)，測試了身份認(rèn)證、閉集識(shí)別、開集識(shí)別三類不同的人臉識(shí)別任務(wù)的性能。測試結(jié)果表明：自FRVT2000以來，室內(nèi)圖像的識(shí)別性能有較大的提高，但是室外圖像的識(shí)別率仍然有待提高；在識(shí)別模式下，識(shí)別性能隨數(shù)據(jù)庫規(guī)模擴(kuò)大而下降，數(shù)據(jù)庫規(guī)模每擴(kuò)大一倍，識(shí)別率約下降2到3個(gè)百分點(diǎn)；采用三維融合（morphIng）模型校正姿勢變化，可以提高識(shí)別率。
FRVT2006評測主要目標(biāo)是針對最高水平人臉識(shí)別原型系統(tǒng)、算法及成熟的商業(yè)人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行評價(jià)，共有來自10個(gè)國家的22個(gè)單位參加。測試結(jié)果表明：與FRVT2002相比，靜態(tài)人臉識(shí)別與3D人臉識(shí)別算法的錯(cuò)誤率下降了一個(gè)數(shù)量級；不同光照環(huán)境下的人臉比對取得了進(jìn)步。FRVT2006還第一次將機(jī)器識(shí)別效果與人的識(shí)別能力進(jìn)行比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在不同的光照環(huán)境下，給定一個(gè)低的虛警率，七個(gè)自動(dòng)人臉識(shí)別算法的性能相當(dāng)于或優(yōu)于人的識(shí)別能力；若不指定虛警率，則七個(gè)算法中的三個(gè)算法的性能相當(dāng)于或優(yōu)于人的識(shí)別能力?！?br />
2010年并沒有舉行FRVT評測，而是進(jìn)行了與之非常類似的MBE（Multiple-BiometricEvaluation）人臉識(shí)別評測，此次評測共有7家供應(yīng)商和3所大學(xué)參加，用于評測的數(shù)據(jù)庫規(guī)模超過了以往評測規(guī)模，首次達(dá)到百萬級（180萬），采集圖像來自罪犯和簽證照片，采集時(shí)間跨度超過10年。同時(shí)首次公布各個(gè)算法的識(shí)別準(zhǔn)確率，并對算法的運(yùn)行速度進(jìn)行了測試。MBE2010評測中表現(xiàn)最好的為日本NEC公司的算法，在160萬幅人臉圖像（犯罪紀(jì)錄中所截?。┲兴阉髯R(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到92％，每次搜索比對所需時(shí)間僅為約0.4秒；在180萬幅人臉圖像（簽證申請時(shí)采集）中，準(zhǔn)確率則達(dá)到了95％。從這次評測結(jié)果來看，人臉識(shí)別技術(shù)有了非常大的進(jìn)步。
2013年，FRVT在前幾次人臉識(shí)別供應(yīng)商評測基礎(chǔ)上繼續(xù)進(jìn)行，主要評測任務(wù)包括：在圖像集中實(shí)施1：N人臉?biāo)阉麒b別、1:1的簽證圖像驗(yàn)證、視頻序列中進(jìn)行人臉識(shí)別、雙胞胎識(shí)別、性別估計(jì)、年齡估計(jì)和姿勢估計(jì)。從測評任務(wù)上，我們可以看到人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)向更加智能化發(fā)展，不僅僅是單純追求識(shí)別的成功率，同時(shí)也反應(yīng)了人臉識(shí)別與視頻監(jiān)控技術(shù)對接的發(fā)展趨勢。到目前為止，NIST只發(fā)布了關(guān)于年齡估計(jì)的報(bào)告（世界上首份自動(dòng)年齡估計(jì)算法性能報(bào)告），評測結(jié)果表明：在600萬規(guī)模的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行年齡估計(jì)（誤差在5歲以內(nèi)），最好的算法的準(zhǔn)確率為67%，所有算法的運(yùn)行時(shí)間小于0.15秒/圖片，最準(zhǔn)確的算法平均運(yùn)行速度為0.125秒/圖片。
人臉檢測曲線圖如何看？
圖標(biāo)中橫軸表示誤檢人臉數(shù)，縱軸表示檢出率。曲線越陡峭，曲線上的點(diǎn)越接近（0,1），表示檢測器性能越好。
國內(nèi)人臉識(shí)別算法和應(yīng)用做的比較好的是上海快視信息技術(shù)有限公司。
