1.1目的及意义

随着科技、互联网、人工智能的发展，人们的生活方式逐渐数字化。智能手机的普及以及人脸识别技术的不断完备，将人脸识别与时尚护肤相结合的开发充满无限趣味性。高效地利用生物特征，快速、高效、精准的提取出用户特征，快速检测出用户性别、年龄、人物数量，并相应进行肤质检测给出简单护肤建议已是用户当下需求。

开发Face 云端视觉服务平台是新型视觉服务平台，根据上传图片进行人脸检测、人脸识别、面部分析等视觉技术分析。将人脸识别技术应用到互联网及移动应用场景中。让用户可以搭建自己的云端身份认证、兴趣挖掘、移动体感交互和社交娱乐分享。

1.2国内外研究现状

当前有很多国家都开展了人脸识别研究，主要有欧美和日本等发达国家，在大规模人脸数据测试后，当今很多人脸识别的方法已经超过了人类识别精度的平均水平。目前国内流行的 AI实验开发平台还有阿里云AI开发平台、百度AI开发平台、腾讯开发者中心。相关数据显示，智寻能每秒识别人脸1亿张，是目前最快的人脸识别系统。

人脸识别的方法很多，主要的人脸识别方法有:几何特征的人脸识别，基于特征脸(PCA)的人脸识别，神经网络的人脸识别，弹性图匹配的人脸识别，线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别，支持向量机(SVM) 的人脸识别。

人脸识别的算法可以分类为:基于人脸特征点的识别算法(Feature-based recognition algorithms)。基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance-based recognition algorithms)。基于模板的识别算法(Template-based recognition algorithms)。利用神经网络进行识别的算法(Recognition algorithms using neural network)。

一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

相较之下，Face 具有多项优势：（1）人脸检测IO，不限人脸数量，多种复杂场景识别；（2）人脸对比，防止假面攻击；（3）人脸属性，人脸属性丰富，适应各种头部姿势，适应不同光照场景；（4）人脸搜索，ms级响应速度；（5）人脸关键点，106/83个关键点。