人脸识别经过近 40 年的发展，取得了很大的发展，涌现出了大量的识别算法。这些算法的涉及面非常广泛，包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科。所以很难用一个统一的标准对这些算法进行分类。

人脸识别技术

根据输入数据形式的不同可分为基于静态图像的人脸识别和基于视频图像的人脸识别。因为基于静态图像的人脸识别算法同样适用于基于视频图像的人脸识别，所以只有那些使用了时间信息的识别算法才属于基于视频图像的人脸识别算法。

人脸识别系统算法有哪些?

一个典型的基于视频图像的人脸识别系统一般都是自动检测人脸区域，从视频中提取特征，最后如果人脸存在则识别出人脸的身份。在视频监控、信息安全和出入控制等应用中，基于视频的人脸识别是一个非常重要的问题，也是目前人脸识别的一个热点和难点。

基于视频比基于静态图像更具优越性，因为 Bruce 等人和 Knight 等人已证明，当人脸被求反或倒转时，运动信息有助于(熟悉的)人脸的识别。虽然视频人脸识别是基于静态图像的人脸识别的直接扩展，但一般认为视频人脸识别算法需要同时用到空间和时间信息，这类方法直到近几年才开始受到重视并需要进一步的研究和发展。目前视频人脸识别还有很多困难和挑战，具体来说有以下几种：

视频图像质量比较差：视频图像一般是在户外(或室内，但是采集条件比较差)获取的，通常没有用户的配合，所以视频人脸图像经常会有很大的光照和姿态变化。另外还可能会有遮挡和伪装。

人脸图像比较小：同样，由于采集条件比较差，视频人脸图像一般会比基于静态图像的人脸识别系统的预设尺寸小。小尺寸的图像不但会影响识别算法的性能，而且还会影响人脸检测，分割和关键点定位的精度，这必然会导致整个人脸识别系统性能的下降。

视频人脸识别起源于基于静态图像的人脸识别，即识别系统自动的检测和分割出人脸，然后用基于静态图像的识别方法进行识别。对这类方法的一个提高是加入了人脸跟踪。在这类系统中，通过利用姿态和从视频中估计到的深度信息合成一个虚拟的正面人脸。这个阶段的另外一个能提高识别率的方法是利用视频中充裕的帧图像，基于每帧图像的识别结果，使用 ” 投票 ” 机制。投票方法可以是确定的，但是概率投票方法一般来说更好。投票机制的一个缺点是计算结果的代价比较昂贵。