23｜案例：带你用Faiss手撸一个人脸识别系统
彭旭
你好，我是彭旭。
通过前面两节课的学习，你应该已经学会了如何使用 Faiss 来实现向量化检索，这节课，我们就用 Faiss 来搭建一个人脸识别系统。
需求场景分析
在日常生活中，我们会碰到各种各样的人脸识别场景，比如门禁系统、人脸门店客流系统、人脸支付等。
其实这些场景，可以归纳为两种类型的人脸识别，第一种是 1 对 1 的人脸对比，比如手机的人脸解锁、支付等。第二种是 1 对 N 的人脸搜索，比如人脸门禁、人脸客流系统等。这里我们以人脸门店客流系统为例，来搭建一个人脸搜索系统。
我来简单介绍下这个人脸门店客流系统。它能利用人脸识别技术，实时统计和分析门店的客流量。
我们可以在店门口安装一个摄像头，摄像头会捕捉人脸，然后保存为图片。
图片通过人脸识别系统后，会生成一个唯一的 FaceId。后续，相同人脸的图片会通过人脸识别系统关联到同一个 FaceId，这样就能用来分析门店客流的 PV、UV 等数据。
这个 FaceId 也可以跟会员的资料绑定，一旦这个用户进入到门店，系统就能用摄像头拍摄到的图片，进行人脸识别，就知道是哪个会员进店了，然后在收银台显示会员的信息，如果搭建了 CDP 客户画像系统，收银员还可以根据会员的标签、画像等，了解客户的喜好，更好地为会员做推荐与服务。
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1. 人脸识别服务搭建需求场景分析，包括1对1的人脸对比和1对N的人脸搜索，以及人脸门店客流系统的功能和应用场景。 2. 人脸识别服务搭建的流程，包括依赖库安装、数据准备、图片人脸定位与识别、使用Faiss加载人脸向量构建索引和人脸检索。 3. 使用Faiss索引分片的逻辑，通过将图片向量化、聚簇归类、以及使用Faiss分片索引来提升整体的检索效率。 4. 人脸识别中的准确度主要取决于人脸检测、特征提取和向量检索的精准度，以及通过计算特征向量之间的距离来确定人脸的身份。 5. 当人脸向量所需内存增加到单台服务器无法支撑，或者检索时间过长，可以对数据或者索引进行分片来“分而治之”，但分片对检索的准确性会有一定的影响。 6. 思考提升人脸识别的准确性与性能的办法，欢迎交流和分享。
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