一、基础算法与模型架构

1.1 特征提取（Feature Extraction）

特征提取是人脸识别的核心环节，指通过卷积神经网络（CNN）将原始图像转换为低维特征向量的过程。典型实现包括：

• 局部二值模式（LBP）：传统手工特征提取方法，通过比较像素点与邻域灰度值生成二进制编码，适用于光照变化场景但鲁棒性有限。
• 深度特征提取：现代系统普遍采用ResNet、MobileNet等深度学习架构，以FaceNet为例，其通过三元组损失（Triplet Loss）训练，使同类样本特征距离小于异类样本。

  # 示例：使用OpenCV实现LBP特征提取
  import cv2
  import numpy as np
  def lbp_feature(image):
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    lbp = np.zeros((gray.shape[0]-2, gray.shape[1]-2), dtype=np.uint8)
    for i in range(1, gray.shape[0]-1):
        for j in range(1, gray.shape[1]-1):
            center = gray[i,j]
            code = 0
            code |= (gray[i-1,j-1] > center) << 7
            code |= (gray[i-1,j] > center) << 6
            # ...（剩余6位比较）
            lbp[i-1,j-1] = code
    return lbp

1.2 特征匹配（Feature Matching）

特征匹配通过计算特征向量相似度实现身份验证，主要方法包括：

• 欧氏距离（Euclidean Distance）：适用于归一化特征空间，计算公式为√(Σ(x_i-y_i)²)，阈值通常设为0.6-1.2。
• 余弦相似度（Cosine Similarity）：更关注方向差异，计算公式为(x·y)/(||x||*||y||)，在角度敏感场景表现优异。
• 支持向量机（SVM）：传统机器学习方法，通过核函数将特征映射到高维空间进行分类，在数据量较小时效果显著。

二、性能评价指标体系

2.1 准确率指标

• 误识率（FAR, False Acceptance Rate）：错误接受非授权用户的概率，金融级应用要求FAR<0.001%。
• 拒识率（FRR, False Rejection Rate）：错误拒绝授权用户的概率，门禁系统通常要求FRR<1%。
• 等错误率（EER, Equal Error Rate）：FAR与FRR相等时的阈值点，是系统综合性能的重要指标。

2.2 效率指标

• 识别速度：受算法复杂度、硬件性能双重影响，移动端设备通常要求<500ms/次。
• 模型体积：嵌入式设备需控制模型大小，MobileFaceNet等轻量化模型参数量仅0.98M。
• 功耗优化：NPU加速可使识别能耗降低60%，适用于电池供电场景。

三、典型应用场景术语

3.1 活体检测（Liveness Detection）

为防范照片、视频攻击，活体检测技术包括：

• 动作配合检测：要求用户完成眨眼、转头等动作，通过关键点跟踪验证真实性。
• 红外光谱分析：利用近红外摄像头捕捉血管分布特征，有效抵御3D面具攻击。
• 纹理分析：通过分析皮肤纹理细节差异，识别硅胶面具等高精度伪造品。

3.2 1:N比对（1:N Identification）

在百万级人脸库中快速定位目标身份的技术，关键优化方向包括：

• 特征索引：采用FAISS等向量检索库构建索引，使亿级数据检索响应时间<100ms。
• 级联分类：先通过粗粒度特征快速筛选候选集，再使用精细模型确认，提升整体效率。
• 分布式计算：使用Spark等框架实现特征库分布式存储与并行计算。

四、安全与隐私规范

4.1 数据脱敏（Data Anonymization）

处理人脸数据时需遵守GDPR等法规，主要技术包括：

• 差分隐私（Differential Privacy）：在特征向量中添加可控噪声，确保单个数据无法被逆向识别。
• 联邦学习（Federated Learning）：模型训练在本地设备完成，仅上传梯度参数而非原始数据。
• 同态加密（Homomorphic Encryption）：支持在加密数据上直接进行特征比对，目前处于研究阶段。

4.2 攻击防御术语

• 对抗样本攻击（Adversarial Attack）：通过微小像素扰动欺骗模型，防御方法包括对抗训练、输入重构等。
• 重放攻击（Replay Attack）：使用预先录制的视频进行身份冒充，动态活体检测可有效防御。
• 模型窃取攻击（Model Stealing）：通过查询API反推模型参数，需限制单位时间查询次数并监控异常请求。

五、工程实践建议

1. 多模态融合：结合人脸、声纹、行为特征提升系统鲁棒性，实验表明三模态融合可使FAR降低至10^-6量级。
2. 持续学习机制：定期用新数据更新模型，避免因年龄增长、妆容变化导致的性能下降。
3. 硬件选型参考：
   • 嵌入式场景：瑞芯微RK3588（NPU算力6TOPS）
   • 云端服务：NVIDIA A100（FP16算力312TFLOPS）
4. 测试数据集构建：建议包含不同种族、年龄、光照条件的样本，LFW数据集可作基础测试，但需补充遮挡、侧脸等复杂场景数据。

本术语体系为开发者提供了从理论到工程的全链路知识框架，掌握这些核心概念有助于设计高效、安全的人脸识别系统。实际应用中需结合具体场景选择技术方案，并通过持续优化迭代提升系统性能。