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人脸识别算法是任何人脸检测和识别系统或软件的基本组成部分。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

人脸识别算法是任何人脸检测和识别系统或软件的基本组成部分。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-基于特征的模型和全局模型。前者侧重于面部标志并分析其空参数及其与其他特征的相关性，而整体方法将人脸视为一个整体。

人工神经网络是图像识别中最流行、最成功的方法。人脸识别算法是基于数学计算的，神经网络同时进行大量的数学运算。

这些算法执行三个主要任务:在图像、视频或实时流中检测人脸；计算人脸的数学模型；将该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。因为每种方法都有其特定任务的优点，所以研究人员积极尝试组合方法并开发新技术。

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。深度学习是机器学习的一种，模型学习直接执行对图像、视频、文本或声音进行分类的任务。该模型在许多领域显示了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，具有新的层-卷积层和池层。CNN可以有几十到几百个这样的层，每一层都学会检测不同的成像特征。

特征脸

特征脸是一种人脸检测和识别方法，用于确定图像数据集中人脸的方差。它利用这些差异，通过机器学习对人脸进行编码和解码。一组特征人脸是通过对大量人脸图像进行统计分析而确定的一组“标准化人脸成分”。面部特征被赋予数学值，因为这种方法不使用数字图片，而是使用统计数据库。任何人的脸都是这些数值以不同比例组合而成的。

鱼面

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算法的一个改进，它经常与特征脸进行比较，并被认为在训练过程中分类更成功。这种算法的主要优点是可以对光照和面部表情变化进行插值和外推。据报道，Fisherfaces算法在预处理阶段与PCA方法相结合，准确率达到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。当用于人脸识别过程时，PCA旨在减少源数据的大小，同时保留最相关的信息。它生成一组加权的特征向量，进而构造特征脸——大量不同的人脸图像。特征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。对于每幅图像，计算其主要成分(从5到200)。其他组件对人脸和噪音之间的细微差异进行编码。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，它使用两套分类原则来区分人脸和“非人脸”。对于每个类别，SVM模型将接收一个带标签的训练数据集来分类新的测试数据。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裕度和更好的识别分类效果。

哈尔瀑布

Haar Cascade是一种用于在图像上定位对象的对象检测方法。算法从大量的正样本和负样本中学习——前者包含感兴趣的对象，后者包含除了你要找的对象之外的任何东西。经过训练后，分类器可以在新图像中找到感兴趣的对象。该方法结合局部二值模式算法进行人脸识别，用于罪犯身份识别。Haar级联分类器使用200个特征(共6000个)，即使表情发生变化也能保证85-95%的识别率。

3D识别

3D人脸识别技术的基本思想是人类颅骨的独特结构。每个人的颅骨结构都是独一无二的，可以用几十个参数来描述。这种人脸识别方法基于将3D人脸扫描与数据库模式进行比较。它有一个重要的优势——化妆、面部毛发、眼镜等类似因素不会影响检测和识别过程。最新的研究使用了将3D几何信息映射到规则2D网格的技术。它允许3D数据的描述与2D数据的计算效率相结合，并显示了FRGC v2(人脸识别挑战3D人脸数据库)报告的最高性能。

皮肤纹理分析

皮肤识别技术有很多应用——人脸检测算法、不良图像过滤、手势分析等。它通常使用高分辨率图像。皮肤纹理分析的特殊情况使用不同的独特参数，如痣、肤色、肤色等。最近基于纹理特征和皮肤颜色的组合的研究显示了有趣的结果。研究人员使用神经网络来开发和测试皮肤识别系统。项目中使用的前馈神经网络将输入纹理图像分类为“皮肤”和“非皮肤”，并显示出令人印象深刻的性能。

热成像仪

热像仪是一种用来监测被测表面温度分布的设备。温度分布以对应温度的不同颜色的彩色图片显示。这项技术有几个适应全球变化的实际应用——基于智能手机的免疫证书、远程发烧检测和热脸识别。热像仪人脸识别模型是基于人脸特有的温度模式。一致的人体温度“特征”由热红外(IR)的虚部测量。在人脸识别中使用热敏方法有一个不可否认的优势——化妆、胡须、帽子、眼镜都不会影响其准确性。此外，它还能区分双胞胎兄弟姐妹。

安菲斯

自适应神经模糊干扰系统(ANFIS)是一种人工神经网络。该方法结合了神经网络原理和模糊逻辑原理，在单一结构中结合了两者的优点。在预处理阶段，ANFIS用于对从数据集中提取的图像特征进行分类。数据科学家将这种方法与各种特征提取算法相结合。所以有研究报告称，使用二维主成分分析进行特征提取后，ANFIS分类准确率达到了令人难以置信的97.1%。

局部二进制模式直方图(LBPH)

该方法使用局部二值模式(LBP ),这是计算机视觉中一种简单有效的纹理算子。它通过设置每个像素的邻域阈值并将结果视为二进制数来标记图像中的像素。在学习阶段，LBPH算法为每个标记和分类的图像创建一个直方图。每个直方图代表训练集中的每个图像。这样，实际的识别过程意味着比较任意两幅图像的直方图。

FaceNet

Facebook是谷歌研究人员在2015年开发的人脸识别系统，基于人脸识别基准数据集。可用的预训练模型和各种开源第三方实现使该系统非常广泛。与其他早期开发的算法相比，FaceNet在研究调查、测试性能和准确性方面表现出优异的结果。Net精确提取人脸嵌入，高质量的特征用于人脸识别系统的后期训练。

NEC

日本科技公司NEC开发的解决方案可以在识别年龄变化的同时，以很高的准确率识别人。该解决方案使用自适应区域混合匹配，这是一种专注于映射高度相似的片段的模型。NEC技术将输入和注册的图像分成小的片段，只关注相似度大的片段。它允许系统显示更高的识别准确性，即使当人脸戴着面具或眼镜时。作为其底层算法，NEC解决方案使用广义学习矢量量化(GLVQ)。

鄙视(FACE++)

藐视算法基于图像检测和模糊图像搜索技术。这个技术方案使用了MegEngine，这是该公司基于大数据的专有深度学习框架。该公司技术已成功提取人脸信息，包括几个关键功能:人脸和人体检测与跟踪、人脸识别与聚类、关键点检测、人脸属性估计和人脸搜索引擎。

面部识别:结合不同的技术

每种面部识别技术都有其有效的特征。然而，最近的研究证明，最好的结果是通过不同算法和方法的组合来实现的。这些组合旨在解决面部识别过程中的许多标准问题——面部表情、姿势、光照条件、图像噪声等的差异。最新的实验将LBP算法与先进的图像处理技术相结合:双边滤波、直方图均衡化、对比度调整和图像混合。这项技术显示了LBP代码的重大改进，它看起来非常有希望进行进一步的研究。

人脸识别算法和方法有很多。虽然都有一个主要目标，但是可以具体到具体的任务和问题。根据使用和实现的目的，它们的范围从神经网络和数学模型到私营公司的技术解决方案。

本文涵盖了最广泛的算法和方法。然而，更多的研究和科学实验表明，在人脸识别过程中结合不同的算法以获得更好的结果是一个不可否认的优势。它导致了用于特定目的的新技术和方法的出现。

人脸检测算法是如何工作的？

通常，训练一个特定的神经网络来检测人脸标志，并将人脸与图像中的其他对象区分开来。地标是通用的人类面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。实际实现方法因算法而异。

什么是人脸识别算法？

人脸识别算法是一种建立生物特征人脸模型用于进一步分析和人脸识别的方法。

如何在OpenCV中做人脸检测？

开源计算机视觉库(OpenCV)是一个流行的计算机视觉算法、图像处理和数值开源的通用算法库。使用OpenCV，人脸识别过程可以分三步进行:

人脸检测使用人脸嵌入进行特征提取面部识别

如何训练人脸识别算法？

在面部识别算法准备好执行必要的任务之前，它们需要处理大量的数据——精确标记的图像集。这些集合用于开发机器学习模型。

人脸识别技术是一种高精度、易用性、高稳定性、不易伪造的生物识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。在公安、国防、海关、交通、金融、社保、医疗等民用安全控制行业和部门有着广泛的需求。

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