人脸识别代码

资 源 简 介

人脸识别代码

详 情 说 明

人脸识别技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，其核心思路是通过算法提取人脸特征并进行比对。传统方法主要依赖数学变换和统计学习，其中小波分析、PCA、LDA和特征脸是经典实现方案。

小波分析通过多尺度分解捕捉人脸的局部纹理特征，适合处理光照变化明显的场景。PCA（主成分分析）将高维人脸数据降维，保留最大方差方向的特征，形成"特征脸"空间，计算待识别图像在该空间的投影距离即可完成匹配。LDA（线性判别分析）则进一步优化类间区分度，通过最大化类别间距与最小化类内距的比值提升识别率。

特征脸方法实现最为直观：首先构建训练集的人脸空间基向量，测试时通过投影系数的欧式距离判定身份。这些传统方法虽不及深度学习高效，但对理解特征提取的本质和数学建模具有奠基意义。实际工程中常采用混合策略，例如小波+PCA分解兼顾局部与全局特征。