人脸聚类
“人脸聚类（face cluster）”是将一个集合内的人脸根据身份进行分组的算法。
人脸聚类也通过将集合内所有的人脸两两之间做人脸比对，再根据这些相似度值进行分析，工厂人脸识别系统，将属于同一个身份的人划分到一个组里。
在没有进行人工身份标注前，只知道分到一个组的人脸是属于同一个身份，但不知道确切身份。另外假设集合中有n个人脸，那么人脸聚类的算法复杂度为o(n2)
征提取
图像特征的提取是比较关键的一步（上文所说的模式空间向特征空间的跨越），但对于图像处理来说也是比较初级的一步。目前关于图像特征提取的方法有很多，但其实我们想一想，通常而言图像的特征还是可以归类的，例如颜色特征、纹理特征、空间关系特征、形状特征等，每一种特征都有匹配的方法，人脸识别系统，其中有一些比较---、---的方法，例如hog特征法，lbp特征法，haar特征法等，临沂人脸识别，小编当然不可能一一讲解，所以这里选取其中一种——hog特征法。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用---机或---头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和---人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术，人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。
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