接下来第四章，我们将要学习一些关于人脸识别的内容。
最近几年，人脸识别的应用已经普遍地出现在我们的生活当中，iphoneXS甚至已经取消了指纹按键，直接刷脸就能支付。
在这种大背景下，我们对于人脸识别已经觉得不是什么高科技的技术了。
但是，如果想要把人脸识别应用在一个支付系统当中，那么说明这个系统的可靠性是超过99.9999%的，而且可以识别各种特殊的情况。
去年，南京大学还有一个学生吐槽自己学校的人脸识别系统。
他们一群人戴着周志华的头套，一个接一个地进入南京大学计算机院的大楼，大楼显示他们都是周志华。
吴恩达在接下来这段视频当中，展示了一个他在百度担任aileader的时候的一个人脸识别项目，也就是我们现在经常用的打卡项目。在视频当中，另外一个人用员工卡，并没有打开栅栏。
其实这个动作在我现在看来，有一个更加简洁的解决方案，现在都使用的是RGB-D相机，如果相机带深度，那么分清一个人是真人还是纸片人将会非常容易。
当然，虽然我不知道当时他们是用什么手段实现的，但是我相信他们只用一个RGB相机也能分清楚纸片跟真人。
在人脸识别的应用当中，大部分都分成两个阶段，第一个阶段叫做验证阶段。
验证阶段是一个1V1的过程，也就是只是判断某张图片当中有没有某一个人，图片只要输出是或者否就可以了。
第二个阶段叫做识别阶段，也就是我们现在应用的，可以识别出不同人的系统。这个系统可以看做是多个验证系统组成的，遍历其中的数据库，找到对应的人，如果遍历一遍都没有，就是真的没有。
那么这里提到了一个准确率的问题，我们假设我们做出的第一个验证系统的准确率是99%，那么当我们的数据库有1000个的时候，识别系统的错误率就是10个人，这个错误率会因为数据的变多而产生累加，因此第一个系统的准确率必须在小数点之后几位，才可以进行人脸识别的应用。
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