人脸识别技术采用哪些算法？（人脸识别技术的算法）

本文目录一览：

• 1、人脸识别考勤系统一般用什么算法?
• 2、人脸识别原理及算法
• 3、常用的人脸识别算法有哪些?

人脸识别考勤系统一般用什么算法?

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。

人脸拍照的考勤机(人脸识别考勤机)原理是：采用的区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。

面部识别考勤机将这些标志定义为节点。人脸大约有80个节点。

一般采用专用双摄像头，属于准三维人脸识别技术，识别性能大大超过二维人脸识别，算法复杂度远低于三维人脸识别。识别性能不受环境光线的影响，可靠性好。可通过U盘上传用户姓名列表，下载考勤记录以及照片。

基于外观的人脸识别算法：基于外观的人脸识别算法也称为整体方法。它们使用图像的全局信息来辨识人脸。最简单的整体方法是用二维数组来存放图像的灰度值，然后直接对输入图像和数据库中的所有图像进行相关性比较。

人脸识别原理及算法

人脸识别技术的原理主要包括人脸检测、特征提取和身份认证三个步骤。人脸检测 人脸检测是人脸识别技术的第一步，其目的是在图像中找到人脸的位置和大小。常用的人脸检测算法有Haar特征检测、HOG特征检测、卷积神经网络等。

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。

人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。

常用的人脸识别算法有哪些?

1、FaceNet：FaceNet是一种使用深度学习算法进行人脸识别的方法，它使用三元组损失函数来训练模型，实现了较高的准确率。这些方法和框架都具有各自的特点和优缺点，选择合适的方法和框架应根据具体需求进行评估。

2、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。

3、主流的人脸识别系统基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

4、人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。

5、人脸识别的算法有 4 种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅 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。