人脸辨识的流程--特徵撷取

人脸辨识系统有三个步骤，人脸侦测、特徵撷取、人脸识别。

特徵撷取(Feature extraction)--将侦测出的人脸影像简化为特徵向量，作为人脸辨识使用。

特徵撷取是为了减少处理资料和大量输入的时间或找寻可代表所有资料的过程。如果把输入资料直接放入演算法当中，有可能因为资料量过於庞大且冗余，造成预测结果不佳，反之将原始资料集降维成特徵向量，若可同时保持描述原始资料集的准确性和完整性，使类神经网路可以学习到完整的特徵资讯，让影像经由系统学习後拥有良好的辨识结果。

特徵撷取降维技术有几种方式实现，有独立成分分析、主成分分析、Autoencoder等。

独立成分分析
是利用统计原理进行计算的方法，取得代表性的特徵。

主成分分析
是利用统计分析来简化数据集，使用线性方程序来对数据集进行线性转换，将众多的特徵找到可代表的特徵。