--- title: 海量人脸识别技术构建与特征检索方案：三大必知之事 description: 各大机构都在与时俱进，努力满足不同行业的数字化需求。同时，在新冠肺炎疫情期间，消费者加快使用数字渠道进行日常交易，这也加剧了各行各业不同机构之间的竞争。随着金融科技创新此起彼伏，应用技术和高级分析法的门槛也提高了。结果是“早鸟”金融机构抓住了市场机会，解决了数字化的挑战，通过应用金融技术而受益颇多，但许多金融机构并没有赶上这一浪潮，落于人后。 image: https://blog.advance.ai/hubfs/11CN.png --- [![wordmark-green-01-1](https://blog.advance.ai/hs-fs/hubfs/wordmark-green-01-1.png?width=446&height=54&name=wordmark-green-01-1.png "wordmark-green-01-1")](https://www.advanceai.com.cn/) - 核心产品 - - AI 生物识别验证 - [活体检测](https://www.advanceai.com.cn/liveness-detection) - [人脸图像比对](https://www.advanceai.com.cn/face-comparison) - [人脸搜索](https://www.advanceai.com.cn/face-search) - [多维依据凭证人脸信用评分](https://www.advanceai.com.cn/facial-multi-loan-score) - AI 文档验证 - [证件识别](https://www.advanceai.com.cn/id-document-recognition) - 解决方案 - [数字身份验证](https://www.advanceai.com.cn/digital-identity-verification) - [视频身份验证](https://www.advanceai.com.cn/video-identification) - [更多部署方案](https://www.advanceai.com.cn/deployment-options) - 行业应用 - 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##### 第一步：人脸检测 人脸检测通过层级扫描已输入的图片，从中发现可能的人脸位置，并通过分类器准确地识别出人脸区域。在人脸检测阶段，算法应该能够较好的处理人脸尺寸以及旋转角度的变化，并归一化人脸区域。 - 第二步：特征提取 得到归一化的人脸图片之后，这一步对人脸中的特征部位进行识别和标记，并将这些信息编码，得到属于每个人独特的人脸特征。 - 第三步：特征比对 得到人脸特征向量之后，计算输入向量与人脸数据库中其他特征向量的欧氏距离(Euclidean distances)。每对计算出的距离再进行阈值过滤以及排序，过滤出的人脸特征即可能是来自同一个人的人脸图片。 ## 二、开发人脸识别技术的挑战与构筑海量人脸数据库的技术要求 如今，人脸识别系统的主要挑战来自于对海量数据的性能要求，构建一套包含亿级人脸数据量的系统和仅包含少量人脸数据量的识别方案，难度必然是不一样的。 构建包含亿级人脸数据量的人脸识别系统，以下硬性指标不可缺少： -响应时间限制：亿级客户的请求相应需要在3秒内，普通百万级客户的请求相应需求在300ms以内。 - 采用分布式架构：由于海量数据的要求以及单机方案的限制，系统及数据必须分布于多台机器。 - 支持动态增长：人脸数据库必须能够支持实时动态增长。比如，领创智信的人脸搜索引擎工具，根据业务属性的需求，可以实现将输入请求中的人脸实时存入人脸数据库。 - 支持持久化：人脸数据库需要能够持久化，当某一个节点断开连接，需要能够恢复断开节点的数据。 - 具有节点管理能力：系统需要能够提供节点管理的能力，如增加节点、删除节点，以及数据分片的任务。 - 保持高可用性：在部分节点不可用的情况下，系统仍然能够相应请求。 ## 三、 人脸特征检索方案的实现方法 实现的高效、精准的人脸检索方案，可架构高性能搜索引擎。人脸搜索引擎通常作为一项基础服务存在，因此，基于这样的业务属性，首先，需要对人脸数据按照“业务类型”“客户”“国家”“时间”等标签进行隔离。 其次，在数据存储方面，人脸搜索引擎需要按照预先定义的检索条件，对相关联的人脸特征按连续的内存块存储，并且相同索引的数据需要平均分布在集群内部的机器上。 当一个检索请求进入集群中的某个节点时，该节点会将请求广播到集群中的所有节点。每一个节点都会进行同样的操作，及通过索引过滤得到相关的特征块，再按块逐个进行人脸比对计算，然后再做条件过滤，最后汇总到请求进入的节点返回给客户端。 当一个插入请求进入集群中的某个节点时，该节点会首先计算特征的Hash Slot，并将请求转发到对应的节点存储。 以上简要介绍了实现人脸检索方案的两个主要命令。若基于Redis集群模式来实现分布式特征检索方案，还可实现更多一系列自定义命令，同时，支持自动数据持久化、支持横向扩展、内存零拷贝以及数据保护力更强的服务端搜索。   作为亚洲领先的人工智能和大数据公司，领创智信（ADVANCE.AI）在人脸识别技术的研发和运用上已取得长远发展，搭建有亿级海量人脸特征数据库，推出有“[人脸搜索](https://www.advanceai.com.cn/face-search)” “[人脸图像比对](https://www.advanceai.com.cn/face-comparison)”“[欺诈人脸](https://www.advanceai.com.cn/fraud-face)”“[活体检测](https://www.advanceai.com.cn/liveness-detection)”“[多维数据人脸信用评分](https://www.advanceai.com.cn/facial-multi-loan-score)”等一系列相关技术运用的产品和服务，可以有效助力企业客户解决智能数字化转型、欺诈预防、流程自动化等难题。   [Back to Blog](https://blog.advance.ai/zh-cn) ## Related Articles ## [替代数据和高级分析法：未来金融机构的选择](https://blog.advance.ai/zh-cn/alternative-data-and-advanced-analytics) 作者：高级产品经理 Rahmi Pramesti （拉米帕·梅斯蒂）、数据分析师 Andre Dana（安德烈·达纳） [Read More](https://blog.advance.ai/zh-cn/alternative-data-and-advanced-analytics) ## [半监督学习在假证检测领域的应用](https://blog.advance.ai/zh-cn/application-of-semi-supervised-learning) 作者：ZHOU YINAN 职位：Research Scientist [Read More](https://blog.advance.ai/zh-cn/application-of-semi-supervised-learning) ## [浅析信用卡业务A卡评分模型的构建（一）：模型简介](https://blog.advance.ai/zh-cn/construction-of-a-card-scoring-model-for-credit-card-business) 作者：曾洪勇 职位：高级数据科学家 [Read More](https://blog.advance.ai/zh-cn/construction-of-a-card-scoring-model-for-credit-card-business) [![wordmark-white-01](https://blog.advance.ai/hs-fs/hubfs/AAI%20logo/wordmark-white-01.png?width=3809&name=wordmark-white-01.png "wordmark-white-01")](http://demo2019.test.yongsy.net/zhixincn/index.html) - 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