matlab代码实现ORL人脸库

资 源 简 介

matlab代码实现ORL人脸库

详 情 说 明

PCA（主成分分析）是一种经典的人脸识别方法，通过降维提取数据的主要特征，广泛应用于ORL等人脸库的处理。ORL人脸库包含40个人的400张灰度图像，每人10张不同姿态和表情的照片，是测试人脸识别算法的标准数据集之一。

在MATLAB中实现基于PCA的人脸识别可分为以下步骤：首先，将ORL库中的图像转为列向量并组合成数据矩阵，计算平均脸后对所有样本做中心化处理。接着，通过协方差矩阵或SVD分解计算特征值和特征向量，选择前k个最大特征值对应的特征向量构建投影子空间（即特征脸空间）。测试时，将待识别图像投影到该空间，与训练集的投影结果进行最近邻匹配（如欧氏距离），从而完成分类。

特征脸方法的核心在于用低维正交基表示人脸的主要变化模式。MATLAB的矩阵运算优势（如eig/svd函数）可高效实现特征分解。实际应用中需注意：数据归一化、主成分数量选择（通常保留90%以上能量）、以及测试集与训练集的严格分离。该方法对光照和姿态变化较敏感，后续可结合LDA或深度学习进行优化。