计算机视觉上的人脸任务大致可以分为四类：
人脸检测(Face Detection)
- 检测输入图片的人脸区域，如果输入图片存在多个人脸，要检测出所有人脸。
- 难点：多个人脸存在多尺寸问题，人脸部分遮挡，人脸表情姿态各异等
人脸对齐(Face Alignment)
- 人脸对齐也叫人脸关键点定位(facial landmark)，在人脸检测的基础上，找到眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、人脸轮廓等的位置，最少的有5个关键点(两只眼睛瞳孔中心点、鼻尖、左右嘴角)，常见的有68个关键点。
- 人脸对齐也叫人脸关键点定位(facial landmark)，在人脸检测的基础上，找到眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、人脸轮廓等的位置，最少的有5个关键点(两只眼睛瞳孔中心点、鼻尖、左右嘴角)，常见的有68个关键点。
- 人脸核实(Face Verification)
- 人脸核实是判断人脸是否是某个人，输出结果为是或者不是，如下图，需要查询输入图片的人物名字是不是SW，因此找到图片库中人物名字为SW的图片，与输入图片进行比较，如果是同一个人，则返回yes，否则返回no。
- 人脸核实是判断人脸是否是某个人，输出结果为是或者不是，如下图，需要查询输入图片的人物名字是不是SW，因此找到图片库中人物名字为SW的图片，与输入图片进行比较，如果是同一个人，则返回yes，否则返回no。
- 人脸识别(Face Recognition)
- 人脸识别也可以理解为人脸鉴定(face identification)，是指查询输入人脸图片的身份信息，返回的是输入图片的人名。
- 如下图，给定输入图片，需要知道这个图片的人是谁，因此对图片库的每一张图片进行对比，如果是同一个人，则返回图片库中对应图片的人名。
总结一下，现实场景中最常用的是人脸核实和人脸鉴定，但这两个任务都需要先进行人脸检测，然后提取人脸特征，进行特征度量计算，找出特征最相近的人脸。人脸对齐可以辅助人脸核实，表情分析，三维人脸重建等。
人脸识别(Face Recognition)行业现状
下图是国内人脸识别公司排行，选自 2018《互联网周刊》&eNet研究院选择排行
下图是四大独角兽(旷世科技，商汤科技，云从科技，依图科技)的细分领域对比表。