人脸识别算法概述 🧠📸

人脸识别技术是深度学习在计算机视觉领域的重要应用之一，主要依赖以下经典算法：

1. Haar级联分类器

使用Haar特征和级联结构进行实时检测，适合传统方法入门

> [点击查看完整实现示例](/community/abc_compute_forum/tutorials/opencv-tutorial)

2. HOG + SVM

通过方向梯度直方图提取特征，结合支持向量机分类，曾是主流方案

> [了解更多特征工程知识](/community/abc_compute_forum/tutorials/feature-engineering)

3. 单阶段检测器（如YOLO）

直接预测边界框和类别，速度优势显著

> [探索YOLO最新版本](/community/abc_compute_forum/tutorials/yolo-tutorial)

4. 两阶段检测器（如R-CNN系列）

先生成候选框再进行特征提取，精度更高但计算量较大

> [比较不同检测框架](/community/abc_compute_forum/tutorials/detection-framework-comparison)

算法演进时间线

• 2000年代：基于特征工程的传统方法
• 2010年代：深度学习的崛起（AlexNet, VGG）
• 2018年至今：Transformer架构革新（DETR, YOLOv8）

建议结合官方文档深入学习模型优化技巧。