如何以正确的姿态让 @微信官方给我戴一个圣诞帽与技术实现原理剖(2)

　　五颜六色这种色系是不能被识别的

• 为了想快点拿到圣诞帽而修改识别符为昵称“微信爸爸”也是不行的

• 给他人戴帽子也是不行的，什么颜色的帽子都不行

    最标准的做法就是这样

　　2. 识别人脸与头像姿态

　　该部分作为整个流程最复杂的部分，也是整个过程技术含量最高的环节。

    人脸识别这项技术并不高深，且已经获得了广泛商用。就在刚刚结束在乌镇举办的世界互联网大会上，迅速成长的人脸识别公司 Face++ 将其技术用到了参会者身上。在其展台的一块大屏幕上，软件会确定被识别者的性别，描述他们的头发长度和颜色，以及他们所穿的衣服。

　　而人脸识别这样技术，从算法角度来看，主流实现基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

　　基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；

　　基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。

　　基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。

　　在人脸识别的基础上，为了顺利添加圣诞帽，还需要解决一个问题，即姿态问题。

　　姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。使得姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。本次活动中所采用的是基于姿态不变特征的方法，即寻求那些不随姿态的变化而变化的特征。中科院计算所的思路是采用基于统计的视觉模型，将输入姿态图像校正为正面图像，从而可以在统一的姿态空间内作特征的提取和匹配。

　　官方采用的是 Cascade CNN 模型来实现的人脸识别功能，Cascade CNN 是对经典的 Violajones 方法的深度卷积网络实现，是一种检测速度较快的人脸检测方法。使用 VGA 图片，在 CPU 上达到 14FPS，GPU 上达到 100FPS，在 FDDB 上达到 85.1% 的召回率和 87% 的准确率。