深度学习需要大量的样本，当识别效果不佳时，如何判断是样本问题和还是算法问题？

通常情况下，当深度学习模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳时，可能是样本问题导致的。这种情况可能是因为训练集和测试集的分布不同，或者训练集样本不足，导致模型没有得到足够的泛化。当训练集和测试集的分布相同，而训练集样本足够多时，如果识别效果仍不佳，则可能是算法问题导致的。这种情况下，可以尝试使用不同的算法或调整网络结构来提高识别效果。

识别率指的是通过人脸识别技术识别正确数占识别总数的百分比。

人脸识别算法分类

基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。

基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。

基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。

利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。

神经网络识别

基于光照估计模型理论

提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。

优化的形变统计校正理论

基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；

强化迭代理论

强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；

独创的实时特征识别理论

该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果

AI 算法识别率的计算公式通常是：正确识别率 = 正确识别的数量 / 测试样本的总数。例如，如果有100个测试样本，AI算法正确识别了90个，则AI算法识别率=90/100=0.9，即90% 的正确识别率。

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