人脸识别分两个部分：
第一步：人脸图片预处理，即检测图片中人脸并裁剪成指定尺寸的人脸图。
第二步：人脸识别，包括模型训练、目标人脸分类训练、 预测目标人脸。
1. 人脸检测原理
人脸识别，首先得做人脸检测，也就是找到人脸在哪里，用矩形框框出位置。理想情况下，应该检测出图片中所有的人脸。
人脸检测模型：
1、MTCNN （TensorFlow）
2、SSD Face （Caffe）
获得人脸的矩形框后，然后就要做人脸对齐（Face Alignment），因为原始图片中，人脸的姿态、位置可能有较大区别，
为了统一处理，要把人脸“摆正”。“摆正”的方法，其实就是先找到人脸的关键点，比如眼睛、鼻子、嘴巴、脸轮廓等。根据这些
关键点，使用仿射变换将人脸统一标准，尽量消除姿势不同带来的误差。
这里采用基于TensorFlow的MTCNN(Multi-task convolutional neural networks) 模型。MTCNN是一种基于深度神经网络的
人脸检测和人脸对其的方法。MTCNN由3个神经网络构成，分别是P-Net，R-Net、O-Net。7
在使用上述网络之前，要对原始图片进行预处理，先将原始图片缩放到不同尺寸，形成一个“图像金字塔”，
接着再对每个尺寸的图片通过神经网络计算一次。
这样做的原因是，原始图片中，人脸可能存在不同的尺寸，有的脸大，有的脸小。对于脸小的，可以在放大后的图片上检测，
对于脸大的，可以在缩小后的图片上检测，这样就可以在统一的尺寸下检测人脸了。
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