Fisherfaces 人脸识别
PCA 方法是 EigenFaces 方法的核心，它找到了最大化数据总方差特征的线性组合。不可否认，EigenFaces
是一种非常有效的方法，但是它的缺点在于在操作过程中会损失许多特征信息。
因此，在一些情况下，如果损失的信息正好是用于分类的关键信息，必然会导致无法完成分类。Fisherfaces 采用 LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）实现人脸识别。线性判别识别最早由 Fisher 在 1936 年提出，是一种经典的线性学习方法，也被称为"Fisher 判别分析法"。
基本原理
线性判别分析在对特征降维的同时考虑类别信息。其思路是：在低维表示下，相同的类应该紧密地聚集在一起；不同的类别应该尽可能地分散开，并且它们之间的距离尽可能地远。简单地说，线性判别分析就是要尽力满足以下两个要求：
- 类别间的差别尽可能地大。
- 类别内的差别尽可能地小。
做线性判别分析时，首先将训练样本集投影到一条直线 A 上，让投影后的点满足：
- 同类间的点尽可能地靠近。
- 异类间的点尽可能地远离。
做完投影后，将待测样本投影到直线 A 上，根据投影点的位置判定样本的类别，就完成了识别。
例如，图 23-13 所示的是一组训练样本集。现在需要找到一条直线，让所有的训练样本满足：同类间的距离最近，异类间的距离最远。
图 23-14 的左图和右图中分别有两条不同的投影线 L1 和 L2，将图 23-13 中的样本分别投影到这两条线上，可以看到样本集在 L2 上的投影效果要好于在 L1 上的投影效果。
线性判别分析就是要找到一条最优的投影线。以图 23-14 中右图投影为例，要满足：
- A、B 组内的点之间尽可能地靠近
- C 的两个端点之间的距离（类间距离）尽可能地远
找到一条这样的直线后，如果要判断某个待测样本的分组，可以直接将该样本点向投影线投影，然后根据投影点的位置来判断其所属类别。
例如，在图 23-15 中，三角形样本点 U 向投影线投影后，其投影点落在圆点的投影范围内，则认为待测样本点 U 属于圆点所在的分类。
函数介绍
OpenCV 中，通过函数 cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()生成 Fisherfaces 识别器实例模型，然后应用 cv2.face_FaceRecognizer.train()函数完成训练，用 cv2.face_FaceRecognizer.predict()函数完成人脸识别。
- 函数cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()
函数 cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()的语法格式为：
retval = cv2.face.FisherFaceRecognizer_create( [, num_components[,
threshold]] )
式中的两个参数都是可选参数，它们的含义为：
- num_components：使用 Fisherfaces 准则进行线性判别分析时保留的成分数量。可以采用默认值"0"，让函数自动设置合适的成分数量。
- threshold：进行识别时所用的阈值。如果最近的距离比设定的阈值 threshold 还要大，函数会返回"-1"。
- 函数cv2.face_FaceRecognizer.train()
函数 cv2.face_FaceRecognizer.train()对每个参考图像进行 Fisherfaces 计算，得到一个向量。
每个人脸都是整个向量集中的一个点。该函数的语法格式为：
None = cv2.face_FaceRecognizer.train( src, labels )
式中各个参数的含义为：
- src：训练图像，即用来学习的人脸图像。
- labels：人脸图像所对应的标签。
该函数没有返回值。
- 函数cv2.face_FaceRecognizer.predict()
函数 cv2.face_FaceRecognizer.predict()在对一个待测人脸图像进行判断时，寻找与其距离最近的人脸图像。与哪个人脸图像最接近，就将待测图像识别为其对应的标签。该函数的语法格式为：
label, confidence = cv2.face_FaceRecognizer.predict( src )
式中的参数与返回值的含义为：
- src：需要识别的人脸图像。
- label：返回的识别结果的标签。
- confidence：置信度评分。置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离。0 表示完全匹配 。该值通常在 0 到 20 000 之间，若低于 5000，就认为是相当可靠的识别结果。需要注意，该评分值的范围与 EigenFaces 方法的评分值范围一致，与 LBPH 方法的评分值范围不一致。
示例：使用 FisherFaces 完成一个简单的人脸识别程序
cpp
import cv2
import numpy as np
images=[]
img1= cv2.imread("face\\face2.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE);
img1.resize((240,240))
images.append(img1)
img2= cv2.imread("face\\face3.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE);
img2.resize((240,240))
images.append(img2)
img3= cv2.imread("face\\face4.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE);
img3.resize((240,240))
images.append(img3)
img4= cv2.imread("face\\face5.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE);
img4.resize((240,240))
images.append(img4)
labels=[0,0,1,1]
#print(labels)
recognizer = cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()
recognizer.train(images, np.array(labels)) # 识别器训练
predict_image=cv2.imread("face\\face6.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
predict_image.resize((240,240))
label,confidence= recognizer.predict(predict_image)
print("label=",label)
print("confidence=",confidence)运行结果：
cpp
label= 0
confidence= 1034.0276952694567从结果中可以看出，他的准确度又比EigenFaces 人脸识别对比的化准确多了。
常见的OpenCV人脸算法以及它们的对比
Haar Cascade人脸检测（查找）：
Haar Cascade是一种传统的人脸检测算法，它基于特征的级联分类器。尽管速度较快，但对于一些角度、光照和遮挡变化较大的情况，可能表现不够稳定和准确。
Dlib人脸检测和识别：
Dlib库提供了基于HOG特征的人脸检测和深度学习的人脸识别。Dlib在不同角度和轻微遮挡下有良好的检测性能。它还可以进行人脸特征点检测，如眼睛、嘴巴等。
深度学习模型：（后续讲解）
OpenCV也集成了一些深度学习模型用于人脸检测和识别，如基于CNN的人脸检测器和基于深度学习的人脸识别算法。这些模型通常在大规模数据集上进行了训练，具有更高的准确性，但可能需要更多的计算资源。
LBPH人脸识别：（应用少）
局部二值模式直方图（LBPH）是一种基于纹理的人脸识别算法，适用于小规模数据库。它不需要大量的训练数据，但在复杂场景下可能性能较差。
Eigenfaces和Fisherfaces：
Eigenfaces和Fisherfaces是基于PCA和LDA的经典人脸识别算法。它们在某些情况下可能表现出色，但在复杂环境中可能不如深度学习模型。
在选择OpenCV人脸算法时，需要考虑以下因素：
准确性： 算法的准确性是否满足你的应用需求？
速度： 算法的执行速度是否足够快？
复杂度： 算法的实现和使用是否容易？
数据规模： 你的数据集是大还是小？
场景： 你的应用场景中是否有遮挡、光照变化等因素？
一般来说，对于复杂的人脸检测和识别问题，深度学习模型可能会更加准确，但也需要更多的计算资源。对于一些简单的应用，传统的方法如Haar Cascade或Dlib可能已经足够。选择适合自己应用的算法需要根据具体情况进行权衡和评估。