主成分分析技术，线性判别分析法，局部二值模式，子空间判别模型，增强判别模型和柔性模型这些人脸识别算法分别是哪年研发的

主成分分析技术（Principal Component Analysis，PCA）最早可以追溯到1901年，但是它在人脸识别领域的应用则是在1991年由Turk和Pentland提出的。

线性判别分析法（Linear Discriminant Analysis，LDA）最早可以追溯到1936年，但是它在人脸识别领域的应用则是在1997年由Belhumeur等人提出的。

局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）算法最早是在1994年由Ojala等人提出的，但是其在人脸识别领域的应用则是在2002年由Ahonen等人提出的。

子空间判别模型（Subspace Discriminant Model，SDM）是在2003年由Yang等人提出的。

增强判别模型（Enhanced Discrimination Model，EDM）是在2005年由Wang等人提出的。

柔性模型（Flexible Models）是一个相对比较新的概念，没有一个明确的时间节点。它的主要特点是能够自适应地调整模型的复杂度，以更好地适应不同的数据集和任务。在人脸识别领域，柔性模型主要体现在深度学习模型中的各种结构和参数设置上。

相关问题

线性判别分析 和 主成分分析区别

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）和主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）都是常用的降维技术，但它们的目的和应用场景不同。

LDA 是一种监督学习的降维方法，它的目的是将数据映射到一个新的低维空间，使得不同类别的数据在新的空间中尽可能分开，同一类别的数据尽可能靠近。LDA 常用于分类问题，可以将高维数据降维到更低维的子空间，从而提高分类的性能。

PCA 是一种无监督学习的降维方法，它的目的是将数据映射到一个新的低维空间，使得数据在新的空间中的方差尽可能大。PCA 常用于数据压缩和可视化，可以在不损失太多信息的情况下将数据降维到更低的维度，从而提高计算效率和可视化效果。

总结来说，LDA 和 PCA 的区别主要在于：

1. 目的不同：LDA 是一种监督学习的降维方法，用于分类问题；PCA 是一种无监督学习的降维方法，用于数据压缩和可视化。

2. 应用场景不同：LDA 适用于有标签的数据集，PCA 适用于无标签的数据集。

3. 映射方式不同：LDA 通过确定投影向量来将数据映射到新的子空间，PCA 通过计算主成分来将数据映射到新的子空间。

4. 优化目标不同：LDA 优化类间距离和类内距离之间的比率，PCA 优化数据在新的子空间中的方差。

因此，在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的降维方法。如果数据集有标签，且需要进行分类，可以使用 LDA；如果需要进行数据压缩和可视化，或者数据集无标签，可以使用 PCA。

局部二值模式的人脸识别

局部二值模式（Local Binary Pattern，简称LBP）是一种用于图像处理和计算机视觉领域的特征描述子。LBP最初是用于纹理分析，但后来也被广泛应用于人脸识别领域。在人脸识别中，LBP主要用于提取人脸图像中的纹理特征。具体来说，LBP将每个像素与其周围的8个像素进行比较，将周围像素的灰度值与中心像素的灰度值进行比较，然后将结果编码成二进制数。这样，每个像素都可以得到一个8位的二进制编码，这个编码可以用来表示该像素周围的纹理信息。

在人脸识别中，LBP算法通常应用于提取人脸图像的局部纹理特征。具体来说，LBP算法将人脸图像分成若干个小区域，然后对每个小区域进行LBP编码，得到该区域的纹理特征。这些纹理特征可以用来表示人脸图像中的局部特征。在识别阶段，LBP特征向量可以与人脸数据库中的特征向量进行比较，以确定人脸的身份。

总体来说，LBP算法是一种简单有效的人脸识别方法，具有计算速度快、鲁棒性好等优点。但是，LBP算法也存在一些缺点，例如对光照、表情等因素的敏感性较高，所以在实际应用中需要根据具体情况进行优化和改进。