人脸识别算法是任何人脸检测和识别系统或软件的基础组件 。专家将这些算法分为两种核心方法：几何方法侧重于区分特征，光度统计方法用于从图像中提取值 。然后将这些值与模板进行比较以消除差异 。这些算法还可以分为两个更一般的类别——基于特征的模型和整体模型 。前者侧重于面部标志并分析它们的空间参数和与其他特征的相关性，而整体方法将人脸视为一个整体 。
【ai人脸识别系统操作方法 pca人脸识别原理】人工神经网络是图像识别中最流行和最成功的方法 。人脸识别算法基于数学计算，神经网络同时执行大量数学运算 。
这些算法执行三个主要任务：检测图像、视频或实时流中的人脸；计算人脸的数学模型；将模型与训练集或数据库进行比较以识别或验证一个人 。
本文涵盖了最著名的人脸识别算法和关键特征 。由于每种方法都有其特定任务的优势，研究人员积极尝试组合方法和开发新技术 。
卷积神经网络 (CNN)
卷积神经网络（CNN）是人工神经网络（ANN）和人工智能发展的突破之一 。它是深度学习中最流行的算法之一，深度学习是一种机器学习，模型学习直接对图像、视频、文本或声音执行分类任务 。该模型在多个领域显示出令人印象深刻的结果：计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和最大的图像分类数据集 (Image Net) 。CNN 是一个普通的神经网络，带有新的层——卷积层和池化层 。CNN 可以有几十个和几百个这样的层，每个层都学会检测不同的成像特征 。
特征脸
Eigenfaces 是一种人脸检测和识别方法，用于确定图像数据集中的人脸方差 。它使用这些差异通过机器学习对人脸进行编码和解码 。一组特征脸是通过对大量人脸图像的统计分析确定的“标准化人脸成分”的集合 。面部特征被分配了数学值，因为这种方法不使用数字图片，而是使用统计数据库 。任何人脸都是这些值以不同百分比的组合 。
Fisherfaces
Fisherfaces 是最流行的面部识别算法之一；它被认为优于它的许多替代品 。作为 Eeigenfaces 算法的改进，它经常与 Eigenfaces 进行比较，并被认为在训练过程中的类别区分方面更成功 。该算法的主要优势在于它能够对光照和面部表情变化进行内插和外推 。有报告称，在预处理阶段与 PCA 方法结合时，Fisherfaces 算法的准确度为 93% 。
内核方法：PCA 和 SVM
主成分分析（PCA）是一种具有许多实际应用的通用统计方法 。当在人脸识别过程中使用时，PCA 旨在减少源数据的大小，同时保留最相关的信息 。它生成一组加权特征向量，这些特征向量依次构建特征脸——大量不同的人脸图像 。特征脸的线性组合代表训练集中的每个图像 。PCA 用于从训练图像集的协方差矩阵中接收这些特征向量 。对于每张图像，计算其主要成分（从 5 到 200） 。其他组件编码面部和噪声之间的细微差异 。识别过程包括将未知图像的主要成分与所有其他图像的成分进行比较 。
支持向量机 (SVM) 是一种机器学习算法，它使用两组分类原则来区分人脸和“非人脸” 。对于每个类别，SVM 模型都会接收一个标记的训练数据集来对新的测试数据进行分类 。研究人员将线性和非线性 SVM 训练模型应用于人脸识别 。最近的结果表明，非线性训练机具有更大的余量和更好的识别和分类结果 。
Haar Cascade
Haar Cascade 是一种用于在图像上定位对象的对象检测方法 。该算法从大量正样本和负样本中学习——前者包含感兴趣的对象，而后者包含除您要查找的对象之外的任何内容 。训练后，分类器可以在新图像上找到感兴趣的对象 。该方法结合局部二值模式算法进行人脸识别，用于刑事鉴定 。Haar 级联分类器使用 200 个（共 6000 个）特征，即使表情变化也能确保 85-95% 的识别率 。
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