一、人臉識別的分析算法

人臉識別技術(shù)中被廣泛采用的區(qū)域特征分析算法，它融合了計算機圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計學(xué)原理于一體，利用計算機圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型,即人臉特征模板。利用已建成的人臉特征模板與被測者的人的面像進(jìn)行特征分析，根據(jù)分析的結(jié)果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。

人臉識別的方法很多，主要的人臉識別方法有：

1、幾何特征的人臉識別方法：幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關(guān)系（如相互之間的距離）。這些算法識別速度快，需要的內(nèi)存小，但識別率較低。

2、基于特征臉（PCA）的人臉識別方法：特征臉方法是基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優(yōu)正交變換。高維的圖像空間經(jīng)過KL變換后得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。

如果假設(shè)人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特征矢量，這就是特征臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓(xùn)練樣本，而且完全是基于圖像灰度的統(tǒng)計特性的。目前有一些改進(jìn)型的特征臉方法。

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法：