deepin 20.5 更新消息一经发布，人脸识别功能模块便成为国内外用户的兴趣焦点。
国外知名linux资讯网站也发布文章《Deepin OS Becomes the First Linux Distro to Offer Face Unlock》by Abhishek (https://news.itsfoss.com/deepin-os-20-5-release/)，表达对deepin 20.5的认可，提出人脸识别是版本中的亮点。
人脸识别功能所引发的国内外关注度攀升，于我们既是激励也是鞭策，未来深度社区团队将在智能化、人性化方面对操作系统做持续改进。
考虑到部分用户对人脸识别功能模块的建议与疑问，接下来我们将从功能体验、技术实现、隐私处理三部分做系统解释，为各位答疑解惑。
如还有其他疑问，欢迎您在深度社区论坛进行反馈。
功能体验
如何在深度操作系统上体验人脸识别功能？操作流程为：控制中心-生物认证-人脸-添加人脸，即可完成人脸录入的过程。
录入成功后，用户可对数据进行重命名、删除等操作。人脸识别将作为登录方式之一，嵌入到登录界面中。在下一次进入登录界面时，用户可点击图中按钮切换到人脸识别，系统将开启前置摄像头，进行人脸信息采集并实时计算，所出现的异常提醒会即时反馈至登陆界面。
如果识别成功，登录界面将提示“人脸解锁成功”，此时点击图标或者按下回车键即可进入系统。
技术实现
deepin 20.5 中添加的人脸识别鉴权功能采用了“人脸识别引擎”方案，代码实现来自于中科视拓的开源方案，其使用项目中提到的轻量版本的神经网络模型：face_recognizer_light.csta。
结构如下图所示：
第一层为进行用户身份认证的软件，如“登录”、“屏幕解锁”程序。第二层为Linux发行版普遍使用的用户身份验证模块，简称PAM；第三层为被PAM所调用的动态库插件，通过插件为PAM增加新的用户认证方式。deepin中的人脸识别则通过Deepin Authentication Service模块，来支持人脸识别或指纹识别。
当一次认证操作开始，LightDM程序将通过PAM请求认证此用户身份，在登录界面等待用户输入密码、进行人脸识别、选择合适的认证方式。如用户使用人脸识别，请求最终会到达Seetaface。Seetaface将使用摄像头中的数据和已录入的人脸数据进行比对。比对成功则将结果反馈给PAM，通知LightDM程序，最后为此用户进行登录操作。
以上为人脸识别的技术流程。其中， Seetaface 中包含了实现人脸识别功能的核心代码，它处于整个认证框架中的最底层。deepin目前所使用的是 Seetaface6 版本，它是一个开源项目。
源代码在：github.com/SeetaFace6Open/index
关于它的详细介绍，请查阅它的官方文档：**https://github.com/SeetaFace6Open/index/blob/master/README.md
但是 Seetaface6 只提供中文说明，如果你需要英文版本，请参考它在旧版本项目中的内容：https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine
此外，中科视拓在2016年发表过一篇关于 Seetaface 的技术实现论文，如果你关注它的技术方案，还可以查看：https://arxiv.org/abs/1609.03892
隐私处理
深度社区非常注重个人隐私问题。在开发人脸识别功能之初，所选取的方案是一个纯粹的离线模式。它不依赖于任何网络服务，所需要的神经网络模型已预装在系统硬盘内，进行识别操作时直接使用本地机器的CPU/GPU进行运算。此过程中所采集的摄像头数据仅限于在内存中使用，识别过程结束后不会留存。
此外，已经录入的人脸数据会保存在系统目录中并进行加密处理，仅限root用户访问（这意味着任何第三方应用都无法获取到它）。除用于人脸识别的功能，该数据不会用于任何其它操作，并且我们更不会将此数据上传到任何的服务器中。
最后需要声明的是——对于一个纯离线的人脸识别算法而言，它受限于神经网络模型的大小和计算机的性能。事实上，人脸识别的首个版本并不十分完美。当前所添加的人脸识别功能适用于任何摄像头设备，作为通用方案而言，这既是优点，也会带来部分缺点，例如它的安全性会低于专用设备（如iphone的3D结构光）。因此，我们希望大家不要在对安全性要求非常高的环境中使用它。有关已知问题，如“认证时间较长”“光线环境影响识别的准确性”等，我们将努力对它们进行优化。
为了交互过程能更具人性化，更加智能，期待大家多多体验和反馈，给我们更多宝贵的建议（欢迎联系我们：support@deepin.org），帮助我们快速地进行功能的完善！
更多精彩，尽在deepin20.5，欢迎大家体验！
什么时候考虑支持硬件人脸识别方案，我笔记本是 机械革命 蛟龙7x 支持人脸解锁。
这个功能不错，人脸识别算法的准确性，环境适应性还有改进的空间。
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deepin 20.5 更新消息一经发布，人脸识别功能模块便成为国内外用户的兴趣焦点。
国外知名linux资讯网站也发布文章《Deepin OS Becomes the First Linux Distro to Offer Face Unlock》by Abhishek (https://news.itsfoss.com/deepin-os-20-5-release/)，表达对deepin 20.5的认可，提出人脸识别是版本中的亮点。
人脸识别功能所引发的国内外关注度攀升，于我们既是激励也是鞭策，未来深度社区团队将在智能化、人性化方面对操作系统做持续改进。
考虑到部分用户对人脸识别功能模块的建议与疑问，接下来我们将从功能体验、技术实现、隐私处理三部分做系统解释，为各位答疑解惑。
如还有其他疑问，欢迎您在深度社区论坛进行反馈。
功能体验
如何在深度操作系统上体验人脸识别功能？操作流程为：控制中心-生物认证-人脸-添加人脸，即可完成人脸录入的过程。
录入成功后，用户可对数据进行重命名、删除等操作。人脸识别将作为登录方式之一，嵌入到登录界面中。在下一次进入登录界面时，用户可点击图中按钮切换到人脸识别，系统将开启前置摄像头，进行人脸信息采集并实时计算，所出现的异常提醒会即时反馈至登陆界面。
如果识别成功，登录界面将提示“人脸解锁成功”，此时点击图标或者按下回车键即可进入系统。
技术实现
deepin 20.5 中添加的人脸识别鉴权功能采用了“人脸识别引擎”方案，代码实现来自于中科视拓的开源方案，其使用项目中提到的轻量版本的神经网络模型：face_recognizer_light.csta。
结构如下图所示：
第一层为进行用户身份认证的软件，如“登录”、“屏幕解锁”程序。第二层为Linux发行版普遍使用的用户身份验证模块，简称PAM；第三层为被PAM所调用的动态库插件，通过插件为PAM增加新的用户认证方式。deepin中的人脸识别则通过Deepin Authentication Service模块，来支持人脸识别或指纹识别。
当一次认证操作开始，LightDM程序将通过PAM请求认证此用户身份，在登录界面等待用户输入密码、进行人脸识别、选择合适的认证方式。如用户使用人脸识别，请求最终会到达Seetaface。Seetaface将使用摄像头中的数据和已录入的人脸数据进行比对。比对成功则将结果反馈给PAM，通知LightDM程序，最后为此用户进行登录操作。
以上为人脸识别的技术流程。其中， Seetaface 中包含了实现人脸识别功能的核心代码，它处于整个认证框架中的最底层。deepin目前所使用的是 Seetaface6 版本，它是一个开源项目。
源代码在：github.com/SeetaFace6Open/index
关于它的详细介绍，请查阅它的官方文档：**https://github.com/SeetaFace6Open/index/blob/master/README.md
但是 Seetaface6 只提供中文说明，如果你需要英文版本，请参考它在旧版本项目中的内容：https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine
此外，中科视拓在2016年发表过一篇关于 Seetaface 的技术实现论文，如果你关注它的技术方案，还可以查看：https://arxiv.org/abs/1609.03892
隐私处理
深度社区非常注重个人隐私问题。在开发人脸识别功能之初，所选取的方案是一个纯粹的离线模式。它不依赖于任何网络服务，所需要的神经网络模型已预装在系统硬盘内，进行识别操作时直接使用本地机器的CPU/GPU进行运算。此过程中所采集的摄像头数据仅限于在内存中使用，识别过程结束后不会留存。
此外，已经录入的人脸数据会保存在系统目录中并进行加密处理，仅限root用户访问（这意味着任何第三方应用都无法获取到它）。除用于人脸识别的功能，该数据不会用于任何其它操作，并且我们更不会将此数据上传到任何的服务器中。
最后需要声明的是——对于一个纯离线的人脸识别算法而言，它受限于神经网络模型的大小和计算机的性能。事实上，人脸识别的首个版本并不十分完美。当前所添加的人脸识别功能适用于任何摄像头设备，作为通用方案而言，这既是优点，也会带来部分缺点，例如它的安全性会低于专用设备（如iphone的3D结构光）。因此，我们希望大家不要在对安全性要求非常高的环境中使用它。有关已知问题，如“认证时间较长”“光线环境影响识别的准确性”等，我们将努力对它们进行优化。
为了交互过程能更具人性化，更加智能，期待大家多多体验和反馈，给我们更多宝贵的建议（欢迎联系我们：support@deepin.org），帮助我们快速地进行功能的完善！
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