人脸识别技术已经得到了越来越广泛的应用，包括人脸解锁、人脸支付等等。而人脸识别的核心技术就是算法，下面将会介绍人脸识别三大经典算法：Eigenface、Fisherface和LBPH。
Eigenface算法
Eigenface算法是一种基于主成分分析（PCA）的人脸识别算法。该算法的基本思想是将人脸图像转换为低维空间中的特征向量，通过计算每个特征向量的权重，再进行比较以实现人脸识别。Eigenface算法将人脸图像进行降维，有效地减少了计算量，提高了人脸识别的速度和精度。
Fisherface算法
Fisherface算法是一种基于线性判别分析（LDA）的人脸识别算法。该算法的基本思想是将人脸图像映射到一个新的低维空间中，使得不同人的图像在该空间中分离度更大，同一人的图像更加接近。Fisherface算法相比于Eigenface算法在处理非线性问题时更加有效，因此在一些高复杂度的应用场景下表现更好。
LBPH算法
LBPH算法是一种基于局部二值模式（LBP）的人脸识别算法。该算法的基本思想是将人脸图像分割成若干个小区域，对每个小区域进行LBP纹理特征提取，最终将所有小区域的LBP特征串联起来，形成一个全局LBP模式。LBPH算法相比于Eigenface和Fisherface算法更加鲁棒，能够有效地应对人脸图像中的光照、表情等变化。
在实际应用中，不同的算法有着不同的优缺点。因此，在选择算法时，需要根据具体应用场景和需求，综合考虑识别准确率、识别速度、对光照、姿态等因素的鲁棒性等因素。同时，随着人工智能技术的不断发展，新的人脸识别算法也在不断涌现，我们期待着更加高效、精准的人脸识别技术的到来。