深度学习人脸特征提取

深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用。其中，人脸识别是深度学习技术应用的热点之一。深度学习人脸特征提取是指使用深度神经网络从人脸图像中提取出可区分个体的特征向量，便于后续的人脸识别任务。

1. 问题背景

传统的人脸识别方法主要使用传统特征提取算法和分类器进行线性分类。然而，由于非线性特征难以被线性分类器准确分类，这样的方法对于人脸图像的变化（如角度、光照、表情等）容易出现假阳性或者假阴性的现象。

2. 深度学习在人脸特征提取中的应用

深度学习在人脸特征提取中的应用首先是借助于卷积神经网络（CNN）。CNN是一种深度学习的思想，它通过多个卷积和池化层学习输入数据的抽象表示。CNN可以自动从原始图像中学习特征，并对该信息进行分层处理，从而获得高级语义信息。

3. 人脸特征提取方法

（1）经典的人脸特征提取方法

经典的人脸特征提取算法主要分为以下两种：

• 主成分分析（PCA）：PCA可以把大量数据通过降维方法压缩到一个低维空间中，并且保持一定的样本特征，从而实现分类。
• 线性判别分析（LDA）：LDA是一种用于多分类问题的监督学习方法。它寻找在各个类别下的增量投影方向（或线性判别函数），以将库中测试样例数据分别划分为各自所在类别。

这两种方法都有着较好的效果，但需要手工筛选和调整参数，且效果不