人脸识别主要算法原理

主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1. 基于几何特征的方法是***早、***传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；

2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。

3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。

人脸识别系统是近年来新兴推广应用的科技，它的***性、安全性、管理性，已经被深刻接受和推崇，如今技术也已经非常成熟，不管是互联网行业、还是实体行业都能见到它的身影，基本各行各业都普及。

近几年我国大力推进智慧城市这个概念，各行各业都加进智慧建设，其中人脸识别便是智慧城市的一个主要内容，它安全性高，管理方便，是智慧城市中的基础建设。

在这个智慧城市下创建智慧管理，是每个企业应该追求的，人脸识别门禁，搭建企业个人人脸识别系统也是积极响应我国工作，保证用户个人信息、财产安全，搭建人脸识别系统，也是***有保障的。

以下是基于KL变换的特征人脸识别方法的基本原理:

KL变换是图象压缩中的一种至优正交变换，人们将它用于统计特征提取，从而形成了子空间法模式识别的基础，若将KL变换用于人脸识别，则需假设人脸处于低维线性空间，且不同人脸具有可分性，由于高维图象空间KL变换后可得到一组新的正交基，因此可通过保留部分正交基，以生成低维人脸空间，而低维空间的基则是通过分析人脸训练样本集的统计特性来获得，铜陵人脸识别，KL变换的生成矩阵可以是训练样本集的总体散布矩阵，也可以是训练样本集的类间散布矩阵，即可采用同一人的数张图象的平均来进行训练，这样可在一定程度上消除光线等的干扰，且计算量也得到减少，而识别率不会下降。

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