不同于机器学习模型的人脸识别，深度学习将人脸特征向量化，以及人脸向量分类结合到了一起，通过神经网络算法一步到位。
深度学习-人脸识别系统都包括：
- 人脸检测
- 人脸对其
- 人脸识别
人脸检测
深度学习在图像分类中的巨大成功后很快被用于人脸检测的问题，起初解决该问题的思路大多是基于CNN网络的尺度不变性，对图片进行不同尺度的缩放，然后进行推理并直接对类别和位置信息进行预测。另外，由于对feature
map中的每一个点直接进行位置回归，得到的人脸框精度比较低，因此有人提出了基于多阶段分类器由粗到细的检测策略检测人脸，例如主要方法有Cascade CNN、
DenseBox和MTCNN等等。
MTCNN是一个多任务的方法，第一次将人脸区域检测和人脸关键点检测放在了一起，与Cascade
CNN一样也是基于cascade的框架，但是整体思路更加的巧妙合理，MTCNN总体来说分为三个部分：PNet、RNet和ONet，网络结构如下图所示。
人脸识别
人脸识别问题本质是一个分类问题，即每一个人作为一类进行分类检测，但实际应用过程中会出现很多问题。第一，人脸类别很多，如果要识别一个城镇的所有人，那么分类类别就将近十万以上的类别，另外每一个人之间可获得的标注样本很少，会出现很多长尾数据。根据上述问题，要对传统的CNN分类网络进行修改。
我们知道深度卷积网络虽然作为一种黑盒模型，但是能够通过数据训练的方式去表征图片或者物体的特征。因此人脸识别算法可以通过卷积网络提取出大量的人脸特征向量，然后根据相似度判断与底库比较完成人脸的识别过程，因此算法网络能不能对不同的人脸生成不同的特征，对同一人脸生成相似的特征，将是这类embedding任务的重点，也就是怎么样能够最大化类间距离以及最小化类内距离。
Metric Larning
深度学习中最先应用metric
learning思想之一的便是DeepID2了。其中DeepID2最主要的改进是同一个网络同时训练verification和classification（有两个监督信号）。其中在verification
loss的特征层中引入了contrastive loss。
Contrastive
loss不仅考虑了相同类别的距离最小化，也同时考虑了不同类别的距离最大化，通过充分运用训练样本的label信息提升人脸识别的准确性。因此，该loss函数本质上使得同一个人的照片在特征空间距离足够近，不同人在特征空间里相距足够远直到超过某个阈值。(听起来和triplet
loss有点像)。
