人臉識別技術在當今的社會得到了廣泛的應用，在一些安全保障要求比較高的場景都有使用，例如金融安全、公共安全、智能門禁管理、人臉支付、人臉解鎖等。

目前市面上的人臉識別算法有好幾種，不同的算法特點有些不同。本文將詳細介紹人臉識別算法的工作原理和分類。

一、人臉識別算法的工作原理

1.采集圖像

首先需要采集人臉圖像，這個過程叫做圖像采集。人臉識別系統采用攝像頭對人臉進行拍攝。在這個過程中由于拍攝距離、角度、光線等因素的影響可能會導致圖像發生變形，有可能會識別不了。

2.預處理

采集到的人臉圖像會進行預處理，包括圖像掩膜、直方圖均衡、人臉對齊等等，這些操作可增加人臉識別的成功率。

3.特征提取

圖像經過預處理之后，需要提取特征，在這個過程中，算法會提取特征向量作為輸入，以提取面部的主要特征，如：眼睛，鼻子，輪廓，嘴巴等一些關鍵的特征點。

4.特征比對

特征比對，這個總過程其實就是在比較正驗證的人臉與數據庫中的人臉是否有相同的部分。當匹配度達到一定比例之后，人臉識別設備就顯示人臉對于通過，識別操作就完成了。

二、人臉識別算法的分類

1.基于2D圖像的人臉識別算法

基于2D圖像的人臉識別算法是人臉識別的早期算法，它的主要工作是對從圖像中提取出的特征進行比對，根據相似度來進行識別。常用的算法有PCA、LDA、EBGM、fisherface等。

2.基于3D圖像的人臉識別算法

基于3D圖像的人臉識別算法不僅能夠重建3D人臉模型，還能夠抑制傳統2D算法中各種變形與遮擋的影響，提高了識別的準確率。常用算法有基于深度學習的3D人臉分類等。

3.基于可見光和紅外光的人臉識別算法

基于可見光和紅外光的人臉識別算法是基于圖像的人臉識別應用中比較成熟的技術之一。通過對這兩種波段思想特定的特征分析，并采用適當的算法進行識別。常用的算法有eigenface、局部紋理模式等。

人臉識別算法的種類有很多，各有各的優點，目前人臉識別技術受外部環境和自身算法的影響還是比較大的，所以還在不斷的改進。未來的人臉識別技術有可能做到動態識別、隱形識別等，我們可以期待技術更新。

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