人脸识别技术作为人工智能领域的重要分支，近年来在安防、支付、门禁等多个领域得到了广泛应用。本文将比较几种常见的人脸识别算法，帮助读者了解它们的优缺点。
常见人脸识别算法
1. 特征脸（Eigenfaces）
特征脸算法是一种基于主成分分析（PCA）的人脸识别方法。它通过提取人脸图像的主要特征向量，建立人脸特征空间，从而实现人脸识别。
2. Fisher线性判别（FLD）
Fisher线性判别算法通过寻找能够最大化类间差异和最小化类内差异的特征向量，从而进行人脸识别。
3. 支持向量机（SVM）
支持向量机算法通过寻找最优的超平面，将不同类别的人脸图像分开，实现人脸识别。
4. 深度学习（Deep Learning）
深度学习算法通过构建多层神经网络，自动学习人脸图像的特征，从而实现人脸识别。
算法比较
| 算法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 特征脸 | 简单易实现，计算效率高 | 特征提取能力有限，对光照、姿态变化敏感 |
| FLD | 对光照、姿态变化不敏感 | 特征提取能力有限，计算复杂度较高 |
| SVM | 分类效果较好，对光照、姿态变化有一定鲁棒性 | 训练过程复杂，需要大量标注数据 |
| 深度学习 | 特征提取能力强，对光照、姿态变化不敏感，识别准确率高 | 计算量大，对硬件要求高，训练数据需求量大 |
扩展阅读
了解更多关于人脸识别算法的信息，可以访问人脸识别技术概述。