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2024年5月31日发(作者：)

自动人脸识别基本原理

人脸识别经过近 40 年的发展，取得了很大的发展，涌现出

了大量的识别算法。这些算法的涉及面非常广泛，包括模式识别、

图象处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波

分析、 子空间理论与流形学习等众多学科。 所以很难用一个统一

的标准对这些算法进行分类。根据输入数据形式的不同可分为基

于静态图象的人脸识别与基于视频图象的人脸识别。 因为基于静

态图象的人脸识别算法同样合用于基于视频图象的人脸识别， 所

以惟独那些使用了时间信息的识别算法才属于基于视频图象的

人脸识别算法。接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些重要

的算法。

特征脸方法利用主分量分析进行降维与提取特征。主分量分

析是一种应用十分广泛的数据降维技术， 该方法选择与原数据协

方差矩阵前几个最大特征值对应的特征向量构成一组基， 以达到

最佳表征原数据的目的。 因为由主分量分析提取的特征向量返回

成图象时，看上去仍像人脸，所以这些特征向量被称为“特征

脸”。

在人脸识别中， 由一组特征脸基图象张成一个特征脸子空间，

任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间，得

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到一个权值向量。计算此向量与训练集中每一个人的权值向量之

间

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本文标签： 算法图象人脸识别数据特征

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