选取特征（本文采用Haar-like特征）
选取分类器算法，训练人脸分类器（本文采用Adaboost级联分类器） 对图像进行人脸检测
毛刷制作人脸识别流程
选取人脸识别算法（本文包括PCA、FDA和LBP）
训练识别模型
齿诺洗牙笔对目标进行识别
ubuntu相关资料介绍ubuntu在2.4后引入了人脸识别相关模块，原来只有人脸检测部分。在ubuntu，有较详细的介绍，看!目录，在该目录中重点要看这篇!Face Recognition with u
buntu.
这应该是一个德国人写的，在教程中他提到了3个算法：
EigenFaces
FisherFace
人脸识别器Local Binary Patterns Histograms
前面两个算法都是利用子空间的原理，有一定的相似性，分别以PCA和LDA为基础。后者以特征选取为主，做法思路都不大一样，建议分开看。该教程中对算法的描述过于简洁，不适合初学者看，建议寻相关资料进一步阅读。PCA-主成分分析法PCA在很多地方都有应用，是一个十分简单有效的方法。其思想概括起来即降维，它认为原始数据中包含了大量的噪音和冗余，通过协方差矩阵的对角化可以得到一个子空间，该子空间的维度大大降低，却神奇的保留了原始数据中的显著特征。
该算法的具体原理可参考斯坦福大学的公开课，Andrew.Ng的机器学习课程，里面有一章
节专门讲pca，若觉得看视频太慢，可以直接看讲义，讲的很清楚。国内有几个博客作者对它进行了翻译，推荐：
!主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释
!机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）,主成分分析(PCA)
该算法涉及较多的线性代数知识，忘掉的同学建议复习下相关内容。
LDA-线性判别分析fisherface的FDA是在LDA基础之上的一种算法。关于线性判别的思想如下：它认为在PCA中，PCA把数据作为一个整体来看，即数据源中所有的显著特征都会被保留下来，如果一个人的脸在强光下和弱光下，pca生成的子空间有显著的差异，而他们却是同一张脸。LDA的思想是寻一个分割平面（在二维中即直线），来区分两种不同类别的数据，既能够区分两个不同的人脸，进行归类。因此，它的目标就是怎么要到这个平面，达到最好的区分效果。
同样，该算法的具体原理还是推荐Andrew.Ng的机器学习公开课。国内也有相关介绍，但是他们的数学推导让我不满意。
!线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（一）!线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）（二）
LBPH该算法较上面二者容易理解，这里不做详细介绍，大家自己查相关资料即可。
Demo上面教程中提到几个算法ubuntu中都有例子实现，当然要做2.4以上。教程讲了demo的位置和具体的使用。所有的Demo需要一个人脸库，教程中提供了几个，可以下载。下载下来的人脸库需要预处理，即打上标签，作者提供了python脚步，大家可以使用。
有个demo值得关注，它实现了我们的需求，它有个专门的教程：!Face Recognition in Videos with ubuntu.不过要想识别自己的脸，必须将自己的脸裁剪下来保存到人脸库中进行训练。
我不想自己拍照片去裁剪，我的做法是利用demo中的人脸检测算法，将我的人脸检测到，然后保存成灰度图，放到人脸库中。PS：这里有个问题，ubuntu自带的人脸检测分类器有可能会误捡，会把空白的墙壁当做人脸。我的做法是，在视频中指定一个矩形框，在这个矩形框中进行人脸检测，这样可以大大降低误捡率。实际操作中可以调整位置，让自己的人脸出现在矩形框中。
Haar-like特征Adaboost级联分类器完成了人脸识别的Demo验证，大家一定很好奇人脸检测是怎么实现的。ubuntu里面自带的检测算法原至两篇论文：P.Viola and M.Jones.Rapid object detection using a boosted cascade of simple features.R.Lienhart and J.Maydt.An Extended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection.
整体感觉--如何训练自己的分类器大家可以参考这篇!教程，利用ubuntu自带的例子训练一个分类器感觉感觉。训练分类器会遇到很多问题，人脸样本和非人类样本的比例有较高的要求，stage越高越难训练，训练时间也会随之快速增长，而且效果还不能保证，博主训练出来的分类器和ubuntu自带的分类器效果是没法比啊！
磁悬浮支架图片算法原理我不打算这这里描述它的原理，首先是这方面资料已经很多，我无法做到写的更好，其次是展开后篇幅太长，内容太多，我不想写了，哈哈。若想较好的理解，直接看上面提到的两篇论文。若英文水平不行，可以看北大有个学生写的毕业论文：基于AdaBoost算法的人脸检测，作者：赵楠，还不错。
Haar-like特征需要理解积分图的概念，Adaboost包括弱分类器、强分类器和级联分类器。其中级联分类器较比较麻烦。
总结ubuntu是个好东西，有个直接能运行的demo，比光秃秃的理论好多了，依靠它搭个自娱自乐的小工程没问题。人脸识别的水很深，本文提到的算法是ubuntu里面就有的，还有很多算法待各位自己有兴趣去研究。
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