人臉識(shí)別的算法有哪些

人臉識(shí)別算法現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如安防、商業(yè)、醫(yī)療等。人臉識(shí)別算法可以分為傳統(tǒng)人臉識(shí)別算法和深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別算法。

傳統(tǒng)人臉識(shí)別算法包括以下幾種：

1. 特征提取算法：該算法通過(guò)提取人臉的關(guān)鍵特征，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的坐標(biāo)、輪廓、顏色等信息，進(jìn)行人臉識(shí)別。該算法主要包括幾何結(jié)構(gòu)的描述子、局部紋理模式和局部二值模式等。

2. 統(tǒng)計(jì)模型算法：該算法利用統(tǒng)計(jì)模型，如高斯混合模型、主成分分析、線性判別分析等，來(lái)對(duì)人臉特征進(jìn)行建模，并通過(guò)樣本訓(xùn)練來(lái)識(shí)別人臉。

3. 圖像變換算法：該算法主要通過(guò)對(duì)人臉圖像進(jìn)行一系列的變換來(lái)提取特征，如積分圖像、小波變換、旋轉(zhuǎn)不變LBP等。

深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別算法中，主要包括以下幾種：

1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法：因?yàn)镃NN深度學(xué)習(xí)算法可以有效提取人臉特征，因此被廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別領(lǐng)域。該算法通過(guò)訓(xùn)練具有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而獲得對(duì)人臉特征的高度抽象表示，從而進(jìn)行人臉識(shí)別。

2. 深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）算法：該算法也被廣泛使用于人臉識(shí)別領(lǐng)域。類似于CNN算法，DBN算法也是通過(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，從而學(xué)習(xí)到對(duì)人臉特征進(jìn)行高度抽象表示的方式。

3. 集成學(xué)習(xí)算法：該算法是將多種不同的深度學(xué)習(xí)算法結(jié)合起來(lái)進(jìn)行人臉識(shí)別，從而提高人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的一種算法。 綜上所述，不同的人臉識(shí)別算法有不同的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇合適的算法需要考慮數(shù)據(jù)量、計(jì)算資源、精度等多個(gè)方面的因素。

一般按機(jī)理分類人臉識(shí)別的算法有以下：

1.基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法（feature-based recognition algorithms）。

2.基于整幅人臉圖像的識(shí)別算法（appearance-based recognition algorithms）。

3.基于模板的識(shí)別算法（template-based recognition algorithms）。

4.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法（recognition algorithms using neural network）。

5.利用支持向量機(jī)進(jìn)行識(shí)別的算法（recognition algorithms using SVM）