人脸识别算法都有哪些

常见的人脸识别算法包括：

基于特征脸的算法：通过提取人脸图像的主成分，生成一个人脸空间，再通过计算目标图像与样本图像之间在该空间中的距离来进行识别。
基于Fisher线性判别的算法：通过将训练样本投影到一个低维空间，使得同一类别的样本之间距离尽可能小，不同类别的样本之间距离尽可能大，然后通过计算目标图像与样本图像之间在该空间中的距离来进行识别。
基于Support Vector Machine的算法：通过训练分类器，将人脸图像映射到高维空间，通过在该空间中找到一个最优的分隔超平面，将不同类别的人脸分开，然后通过计算目标图像与样本图像之间在该空间中的距离来进行识别。
基于深度学习的算法：利用深度神经网络进行特征提取和分类，通过训练模型来实现人脸识别。
基于局部特征的算法：通过提取人脸图像的局部特征，比如人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等部位，然后通过计算目标图像与样本图像之间在这些局部特征上的相似度来进行识别。