谢谢邀请。总的来说，人脸检测是人脸识别算法必备的模块之一，所以两者是被包含和包含的关系。具体可以参考SIGAI 人脸识别算法演化史 以及 人脸检测算法综述 两篇文章。小编这里给你简要回答下：
人脸识别算法主要包含三个模块：
人脸检测
用于确定人脸在图像中的大小和位置，即解决“人脸在哪里”的问题，把真正的人脸区域从图像中裁剪出来，便于后续的人脸特征分析和识别。
人脸对齐
同一个人在不同的图像序列中可能呈现出不同的姿态和表情，这种情况是不利于人脸识别的。所以有必要将人脸图像都变换到一个统一的角度和姿态，这就是人脸对齐。它的原理是找到人脸的若干个关键点（基准点，如眼角，鼻尖，嘴角等），然后利用这些对应的关键点通过相似变换（Similarity Transform，旋转、缩放和平移）将人脸尽可能变换到标准人脸。
人脸特征表征
第三个模块是本文重点要讲的人脸识别算法，它接受的输入是标准化的人脸图像，通过特征建模得到向量化的人脸特征，最后通过分类器判别得到识别的结果。这里的关键是怎样得到对不同人脸有区分度的特征，通常我们在识别一个人时会看它的眉形、脸轮廓、鼻子形状、眼睛的类型等，人脸识别算法引擎要通过练习（训练）得到类似这样的有区分度的特征。本系列文章主要围绕人脸识别中的人脸特征表征进行展开，人脸检测和人脸对齐方法会在其它专题系列文章中进行介绍。
人脸检测（Face Detection） 人脸对齐（Face Alignment） 人脸特征表征（Feature Representation）
人脸检测
用于确定人脸在图像中的大小和位置，即解决“人脸在哪里”的问题，把真正的人脸区域从图像中裁剪出来，便于后续的人脸特征分析和识别。
人脸对齐
同一个人在不同的图像序列中可能呈现出不同的姿态和表情，这种情况是不利于人脸识别的。所以有必要将人脸图像都变换到一个统一的角度和姿态，这就是人脸对齐。它的原理是找到人脸的若干个关键点（基准点，如眼角，鼻尖，嘴角等），然后利用这些对应的关键点通过相似变换（Similarity Transform，旋转、缩放和平移）将人脸尽可能变换到标准人脸。
人脸特征表征
第三个模块是本文重点要讲的人脸识别算法，它接受的输入是标准化的人脸图像，通过特征建模得到向量化的人脸特征，最后通过分类器判别得到识别的结果。这里的关键是怎样得到对不同人脸有区分度的特征，通常我们在识别一个人时会看它的眉形、脸轮廓、鼻子形状、眼睛的类型等，人脸识别算法引擎要通过练习（训练）得到类似这样的有区分度的特征。本系列文章主要围绕人脸识别中的人脸特征表征进行展开，人脸检测和人脸对齐方法会在其它专题系列文章中进行介绍。
问题动态
- 发布时间
- 2026-01-15 11:50
- 更新时间
- 2026-01-15 11:50
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