人脸识别 都用什么算法 人脸识别的主要算法有哪些？

1、传统算法

人脸识别的历史可以追溯到20世纪50年代。早期的算法主要是基于传统的数学模型，如PCA（Principal Component Analysis）和LDA（Linear Discriminant Analysis）等。

PCA是一种常用的特征提取和降维方法，可以提取出人脸图像中的主要特征，然后对这些特征进行匹配。而LDA则尝试学习不同身份的特征分布，从而找到一个最优的分类超平面，可以用于分类任务。

2、深度学习算法

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，越来越多的人脸识别算法开始采用深度学习的方法。其中最具代表性的算法是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。

通过CNN，人脸图像可以被分解成多个小的特征图，然后通过多个卷积和池化层来不断缩小特征图的大小和压缩特征信息，最后得到一个固定大小的特征向量。这个特征向量可以被用于人脸识别的分类任务。

CNN算法在训练时需要大量的标注数据，但在应用时能够达到较高的识别准确率。在2014年，Google提出的FaceNet算法通过使用triplet loss函数，成功地将人脸识别的误差降到了0.28%。

3、集成学习算法

集成学习算法是将多种不同的人脸识别算法相结合，以求得更高的识别准确率。通过将不同的算法的结果进行加权或投票，可以进一步提高分类结果的准确性。

常用的集成学习算法有Boosting和Bagging。Boosting采用加权平均的方式，让表现较好的算法所拥有的权重更大；而Bagging则采用多数表决的策略，以达到更准确的分类结果。

4、基于负样本学习的算法

近年来，基于负样本学习的算法成为人脸识别算法的新热点。这种算法的思想是通过学习负样本，进一步提升正样本的区分度。

这种算法的典型代表是Contrastive Loss算法。该算法通过在训练时引入大量的负样本，让模型更加重视正样本的识别，同时能够降低模型对阴影、光线等因素的敏感度，从而达到更高的识别准确率。