人工智能下的人脸识别算法分析

人工智能下的人脸识别算法分析分为七大项：①基于面部特征的人脸识别算法②基于统计的人脸识别算法③基于模板匹配的人脸识别算法④基于肤色模型的人脸识别算法⑤基于代数特征的人脸识别算法⑥基于神经网络的人脸识别算法⑦基于三维模型的人脸识别算法。下面跟随腾佑科技百度云服务中心一起来看看具体详情吧！

1.基于面部特征的人脸识别算法

基于面部特征的人脸识别算法是利用面部特征规律的算法。人的眼睛对称地分布在脸的上半部分，鼻子和嘴的中心点与眼睛保持垂直，上述特征可应用于人脸检测算法。然而，基于面部特征的人脸检测算法的准确性较低。如果在待检测图像或图像序列的背景下也存在人脸区域，则会导致误检。此外，在规定面部特征规律时，如果面部特征规律过于严格，会导致面部难以识别，拒绝识别；如果面部特征规律过于松散，会导致机器识别错误，类似面部特征的物体识别为面部和误解。

2.基于模板匹配的人脸识别算法

模板匹配人脸检测算法将首先建立一个包含局部人脸特征并被视为子模板的标准模板。输入图像或图像序列后，对图像进行全局搜索，计算标准人脸模板中不同子模板之间的相关系数。在此基础上，根据模板中的阈值检测图像或图像序列中的人脸。随着模板匹配人脸检测算法的发展，弹性模板在人脸检测算法中得到广泛应用，弹性模板利用待测人脸的形状参数，将其构成可调模板，并使其与能量函数相对应，能够实现不同大小、不同偏转角度人脸的有效检测。然而，与人脸检测算法相匹配的弹性模板需要提前设计弹性模板轮廓，需要更长的时间来不断调整参数和计算能量函数。

3.基于三维模型的人脸识别算法

几何人脸识别算法开发了三维模型人脸识别算法，有效解决了二维照片识别中无法有效识别人脸光、姿势等因素的缺点。三维模型可以通过三维网格描述人脸不同特征之间的几何关系，并通过纹理映射立即显示人脸的外观。常见的三维模型人脸识别算法是基于计算机图形算法生成的现实人脸模型，也基于计算机三维视觉理论，学习、分析、理解和识别人脸图像。人脸识别技术可以提取人脸的结构光，从而获得人脸的三维表面特征。三维模型还引用了形状纹理信息、三维图像序列数据、人脸灰度信息等识别方法，大大提高了三维模型的抗干扰能力。综上所述，三维模型已成为未来人脸识别的重要方向。

4.基于统计的人脸识别算法

顾名思义，基于统计的人脸检测算法采用了统计原理。与面部特征人脸检测算法相比，在人工智能技术的基础上，统计人脸检测算法利用机器学习和统计，从大量人脸图像中总结人脸规律，从整个人脸的角度检测人脸规律。统计人脸检测方法需要大量的样本来帮助机器学习。在学习人脸和非人脸样本后，机器将构建训练分类器，以确定图像中属于人类的区域，并实现人类检测。随着人工智能技术的发展，统计人脸检测算法的应用难度越来越低，应用效果越来越好。现阶段已成为解决复杂人脸检测问题的重要途径。

5.基于神经网络的人脸识别算法

神经网络应用了具有并行操作功能的简单单元，它们相互形成非线性动力系统。通过神经网络，可以有效地对提取的主要特征值进行分类，将人脸图像和人脸图像组件区域作为神经网络输入数据。隐藏节点和输出节点分别决定特征提取维数和待识别人脸类数，实现人脸的有效识别。随着人工智能技术的不断发展，计算学习能力也在不断加强，机器学习、训练与识别的速度也变得越来越快，相较于其他人脸识别算法，神经网络人脸识别算法不需要经历复杂的特征提取环节，由人工智能加持下的神经网络实现自动化特征提取，是未来人脸识别技术的重要发展趋势。

6.基于肤色模型的人脸识别算法

该方法广泛应用于彩色图像或图像序列的人脸检测。颜色是人脸的一个重要特征。据相关文献报道，人脸的肤色在色彩空间中也非常独立和特殊。在亮度的影响下，肤色值会发生变化。在肤色模型人脸检测算法中，首先检测图像或图像序列中的肤色区域，然后合并规模相近、位置相邻、颜色相近的肤色区域，最后结合模板匹配法、统计法、面部特征法、神经网络法等。

7.基于代数特征的人脸识别算法

假设图像是由N个像素组成的，那么图像可以被视为ND矢量空间。在此基础上，利用不同的变换方法提取图像中的主要成分，选择人脸样本集中的自相关矩阵特征矢量，形成正交低维人脸空间。代数特征人脸检测算法具有很好的稳定性，但也具有唯一的不变性和转移不变性。特征向量将与图像的高度等参数形成比例并发生变化。

  人脸识别在全社会的应用范围逐渐放大，我们在使用的同时也许注意人脸识别使用带来的隐私和数据安全等问题！