📌 主流算法分类
传统算法
- Haar Cascade（猎户座级联）
- Local Binary Patterns（局部二值模式）
- Eigenfaces（特征脸）
📚 点击查看传统算法原理详解
深度学习算法
- YOLO v5（You Only Look Once）
- SSD（Single Shot MultiBox Detector）
- Faster R-CNN（快速区域卷积神经网络）
📊 深入对比深度学习模型性能
混合型算法
- 3D人脸建模技术
- 多模态融合方案（如红外+可见光）
📌 探索混合算法创新方向
🔍 性能对比维度
| 指标 | OpenCV (Haar) | YOLO v5 | Deep Learning |
|---|---|---|---|
| 检测速度 | 🕒 100ms/帧 | 🕒 20ms/帧 | 🕒 30ms/帧 |
| 准确率 | 📏 92% | 📏 98% | 📏 99.5% |
| 资源消耗 | 💼 低 | 💼 中 | 💼 高 |
| 夜间表现 | 🌙 一般 | 🌙 优秀 | 🌙 优异 |
🧠 应用场景推荐
- 低算力设备：选择Haar Cascade（如树莓派）
- 实时监控：YOLO v5（如安防摄像头）
- 高精度需求：Deep Learning（如金融支付）
- 特殊光照环境：查看红外识别方案
📈 算法演进趋势
- 2016-2018：基于CNN的卷积神经网络
- 2019-2021：YOLO系列的轻量化突破
- 2022-至今：Transformer架构的革新
📸