PCA经典人脸识别方法和PCA+SVM人脸识别方法

资 源 简 介

PCA经典人脸识别方法和PCA+SVM人脸识别方法

详 情 说 明

PCA经典人脸识别方法

PCA（主成分分析）是一种经典的无监督降维算法，在人脸识别领域有广泛应用。其核心思想是通过正交变换将高维人脸图像转换为低维特征空间，保留最大方差方向的主成分作为特征。传统实现流程为：

将训练集人脸图像展开为列向量，构建样本矩阵 计算均值脸并进行中心化处理 求解协方差矩阵的特征值与特征向量 选择前k个最大特征值对应的特征向量构成投影矩阵 新样本通过投影矩阵得到低维特征向量

识别阶段采用最近邻分类器，计算测试样本特征与训练集特征的欧氏距离进行匹配。这种方法计算高效但受限于线性假设，对光照、角度变化敏感。

PCA+SVM改进方法

结合支持向量机(SVM)的改进方案能有效提升识别率：

前段仍使用PCA进行特征提取，但保留更多主成分（如取能量占比95%的维度） 将降维后的特征作为SVM的输入向量 选择RBF核函数处理非线性可分情况 通过交叉验证优化SVM的惩罚参数C和核参数γ

这种混合模型优势在于：PCA消除数据冗余后，SVM能够更好地构建分类超平面。特别当训练样本较少时，SVM的结构风险最小化原则可防止过拟合。实验表明，在ORL等标准数据集上，PCA+SVM相比纯PCA方法识别率可提升8-15%。

注意事项：两种方法都需进行人脸对齐和灰度归一化预处理，当处理遮挡或表情变化较大场景时，建议结合LBP等局部特征方法。