face-recognition - 人脸识别

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我想知道，人脸识别究竟是如何工作的？因为每个人都有不同的脸，你无法检测到一些“一般”的脸什么的。

Answer 1

张军等。 (1997) 研究了适用于计算机视觉的三种不同的人脸识别方法，每种方法本身都是一个值得注意的统计分析领域:

1)特征脸算法
2) 弹性匹配
3)自动关联和分类网络

特征脸方法使用某种形式的降维方法(如 PCA)对人脸图像之间的统计变化进行编码，其中特征空间中产生的特征差异不一定对应于孤立的面部特征，如眼睛、耳朵和 Nose (在其他也就是说，特征向量的不可或缺的组成部分不是预先确定的)。

弹性匹配生成节点图(即线框模型)，对应于面部的特定轮廓点，例如眼睛、下巴、鼻尖等，识别是基于图像图与已知数据库的比较。由于图像图形可以在匹配过程中旋转，因此该系统往往对图像中的较大变化更加鲁棒。

分类网络识别利用与弹性匹配相同的几何特征，但根本上的区别在于它是一种有监督的机器学习技术(通常涉及使用支持向量机)。

尽管当光照或面部对齐的变化很大时，特征人脸检测的性能可能不如其他方法，但它具有易于实现、计算效率高以及能够以无监督方式识别人脸的优点，因此往往成为事实上的标准。许多最先进的检测技术在识别之前也依赖于某种形式的降维，即使特征向量提取的处理方式不同。