人臉識別方法簡記
1、特徵臉方法Eigenface，這是一種K-L方法，也叫作PCA方法或者Hotelling，它是一種最優的方法，通過 K-L 變換我們可以將一般的高維空間的資訊和資料壓縮到低維的空間中去，進而可以減少維數，同時也可以通過低維空間資訊去描述高維空間資料。而 PCA 的方法就是通過這個思想將影象以列向量的方式來表示的。
2、線性判別分析，Linear Discriminant Analysis，簡稱 LDA，它是有監督的特徵提取過程，利用了樣本的分類資訊，識別效能上普遍好於
主成分分析演算法。
3、Gabor小波，
4、基於機器學習的boosting演算法
5、Adaboost
另外是使用在跟蹤演算法上的 MeanShift演算法
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