本节主要对6.1、6.2、6.3节中涉及的5种人脸识别算法在公开数据集上进行对比分析。
表6-2展示了DeepID算法和VGG Face Descriptor算法在LFW数据集上，针对 6000 对人脸图像的测试结果。可以看到，DeepID 算法优于 VGG Face Descriptor算法。而在LFW数据集上，Eigenfaces算法只能达到60%的识别准确度。
表6-2 DeepID算法和VGG Face Descriptor算法在LFW数据集上的测试结果
在表6-3中，我们使用6.3节中OpenCV提供的3种人脸识别算法在AT&T Facedatabase数据库上进行测试，随机选取每个人图片数的20%作为测试集，剩余的作为训练集。
表6-3 OpenCV提供的3种人脸识别算法在AT&T Facedatabase数据库上的测试结果
从表6-3中可以看出，Eigenfaces、Fisherfaces和Local Binary Patterns Histograms在AT&T Facedatabase数据库上都表现出了较高的准确率，其中Eigenfaces获得了最佳的准确度。