人脸识别算法怎么划分以及人脸识别主要算法原理

　　　 主流的人脸识别技术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。

　　　 1. 基于几何特征的方法是最早、最传统的方法，通常需要和其他算法结合才能有比较好的效果；
　　　 2. 基于模板的方法可以分为基于相关匹配的方法、特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法、动态连接匹配方法等。
　　　 3. 基于模型的方法则有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。

1. 基于几何特征的方法

　　　 人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差**。 
　　第三种思路是基于姿态不变特征的方法，即寻求那些不随姿态的变化而变化的特征。中科院计算所的思路是采用基于统计的视觉模型，将输入姿态图像校正为正面图像，从而可以在统一的姿态空间内作特征的提取和匹配。
　　

　　　 因此，基于单姿态视图的多姿态视图生成算法将是中科院计算所要研究的核心算法，中科院计算所的基本思路是采用机器学习算法学习姿态的2D变化模式，并将一般人脸的3D模型作为先验知识，补偿2D姿态变换中不可见的部分，并将其应用到新的输入图像上去。