大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人脸识别的算法示例的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人脸识别的算法示例的解答，让我们一起看看吧。

1. 人脸识别的识别算法
2. 人脸识别有什么优化算法还?请各位大神赐教,简单一点的。谢谢
3. 人脸识别的识别算法

1、人脸识别的识别算法

几何特征的人脸识别方法 几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。

人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

2、人脸识别有什么优化算法还?请各位大神赐教,简单一点的。谢谢

步骤五：识别人脸。OK，终于到这步了，别绕晕啦，上面几步是为了对人脸进行降维找到表征人脸的合适向量的。

神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。

人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技 术是人脸识别算法。

Java中常见的人脸识别算法有：Eigenface： 这是一种基于主成分分析的人脸识别算法，它将人脸图像映射到一个低维的特征空间。Fisherface： 这是一种基于投影的人脸识别算法，它利用线性判别分析技术对人脸图像进行分类。

这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它，来管理和识别人脸。

3、人脸识别的识别算法

几何特征的人脸识别方法 几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。

人脸识别算法是指在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

到此，以上就是小编对于人脸识别的算法示例的问题就介绍到这了，希望介绍关于人脸识别的算法示例的3点解答对大家有用。