通俗介绍一下Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH、CNN、MTCNN、Retinaface特征

Eigenfaces是一种基于PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）算法的人脸识别方法。它将人脸图像转化为低维的特征向量，然后通过比较这些特征向量的相似度来进行人脸识别。

Fisherfaces是一种基于LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析）算法的人脸识别方法。它通过最大化类间距离和最小化类内距离的方式，得到一组具有判别性的特征向量，从而提高人脸识别的准确率。

LBPH（Local Binary Pattern Histogram，局部二值模式直方图）是一种常用的图像特征提取方法，它将图像划分为若干个小区域，计算每个区域内像素的局部二值模式，并对所有区域的局部模式进行直方图统计。LBPH主要应用于人脸识别领域。

CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种深度学习模型，它通过多层卷积、池化和全连接层来实现图像分类、目标检测等任务。CNN已经成为计算机视觉领域的主流模型之一。

MTCNN（Multi-Task Cascaded Convolutional Networks，多任务级联卷积网络）是一种基于CNN的人脸检测算法，它通过多个级联的CNN网络来检测人脸，并且可以同时输出人脸的位置、关键点等信息。

Retinaface是一种基于人脸检测和关键点定位的算法，它通过多层级联的CNN网络来检测人脸，并且可以同时输出人脸的位置、关键点、人脸角度等信息。Retinaface在人脸识别、人脸表情识别、人脸属性分析等领域都有广泛的应用。