人臉識別技術的核心算法包括：人臉識別核心算法包括檢測定位、建模、紋理變換、表情變換、模型統計訓練、識別匹配等關鍵步驟，其中最關鍵的技術包括兩部分：人臉檢測（Face Detect）和人臉識別（Face Identification）。
基本介紹
- 中文名：人臉識別核心算法
- 外文名：Face the core algorithm
- 類別：算法
- 作用：人臉識別
檢測技術核心稱為：疊代動態局部特徵分析(SDLFA)，它是以國際通用的局域特徵分析（LFA）和動態局域特徵分析（DLFA）為基礎，並且針對現實業務場景進行了全面的算法增強及結果最佳化，識別技術核心稱為：實時面部特徵匹配（RFFM），其識別特徵數據緊湊，特徵算法準確高效。
除了最佳化SDLFA方式和RFFM核心算法外, 針對現實環境下的識別效果，人臉識別技術的核心算法還針對海量的上下文信息，進行高精度的線性及非線性判別分析，在高可信度的效能目標下，對檢測技術和識別算法，進行了全面的（效能&速度）指標提升：
l SDLFA（Sparsification Dynamic Local Feature Analysis）：動態局域特徵分析；針對靜態圖像及動態視頻圖像序列，完成臉部檢測、跟蹤及檢出；
l RFFM-(Real Face Feature Matching)：實時面部特徵匹配，提取並數位化面部特徵數據，進行人臉的分析和識別對比。
