人脸识别是人工智能的重要领域之一，涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个研究领域。特征提取指从人脸原始特征中找出最有效多组（同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性）特征，这些特征值根据统计学意义能够表征原始人脸信息，人脸识别提取特征可分为几何结构特征、灰度统计特征、空频变换特征等。
人脸识别特征提取的主要算法主要有以下几种：
基于几何特征提取的方法：
提取人脸面部具有代表性的部位（例如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等）的相对位置和相对大小作为特征，再辅以人脸轮廓的形状信息作为特征。
特点：简单，实时性强，容易受光照、表情、遮挡等因素的影响，稳定性不高。
模板匹配方法：
人脸识别中，就是把数据库的人脸图像作为已知模板，根据待识别图像和已知模板间相关性的大小分类。
特点：模板匹配方法计算复杂，并且易受光照、表情影响。
基于子空间分析方法：
把高维空间中松散分布的人脸图像，通过线性和非线性变换压缩到一个低维的子空间中去，使人脸图像的分布在低维的子空间中更紧凑，常用方法：线性子空间方法：主元分析、奇异值分解、线性判别分析、独立分量分析和非负矩阵因子等；非线性子空间方法：核主成分分析、核Fisher判别分析、流行学习方法等。
特点：计算代价相对于模型匹配小，描述能力强、可分性好等特点。每种方法都有优缺点，基于可分性准则的线性判别分析在人脸识别中具有一定的优化性。
问题动态
- 发布时间
- 2026-01-17 15:17
- 更新时间
- 2026-01-17 15:17
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