pca matlab 人脸识别

资 源 简 介

pca matlab 人脸识别

详 情 说 明

使用PCA（主成分分析）结合MATLAB实现人脸识别是一种经典的模式识别方法。其核心思路是将高维人脸图像数据通过降维处理提取关键特征，从而提升识别效率。

PCA的基本流程包括数据预处理、协方差矩阵计算、特征值分解以及投影降维。首先需要将人脸图像转换为列向量并构建数据矩阵，接着计算协方差矩阵的特征向量，这些向量即为“特征脸”。通过选取前k个最大特征值对应的特征向量构成投影矩阵，原始图像数据便可投影到低维空间。

在MATLAB中，这一过程可借助内置函数如`pca`或手动实现矩阵运算完成。实际应用时，训练阶段将样本投影到特征空间得到特征系数，识别阶段则通过比较测试图像与训练系数的距离来完成分类。

该方法的优势在于有效降低了数据维度并保留了主要特征，但对光照、姿态变化较为敏感。改进方向可结合LDA等算法提升区分度，或引入深度学习模型增强鲁棒性。