奇异值分解定理的PCA方法在ORL人脸库上进行人脸识别

资 源 简 介

奇异值分解定理的PCA方法在ORL人脸库上进行人脸识别

详 情 说 明

运用奇异值分解（SVD）的PCA方法在人脸识别任务中是一种经典降维手段。针对ORL人脸库，该方法通过提取人脸图像的主成分特征，结合最近邻分类器实现高效识别。

核心流程分为三步： 数据预处理 ORL库包含多人的不同姿态人脸图像。需将每张图像展平为向量并中心化，构建样本矩阵，消除光照和位置干扰。

特征提取 对样本矩阵进行SVD分解，得到特征向量（主成分）和奇异值。选取前k个最大奇异值对应的特征向量构成投影矩阵，将原始高维数据映射到低维空间，保留最具判别性的特征。

分类识别 在降维后的特征空间中使用最近邻分类器：计算测试样本与所有训练样本的欧氏距离，匹配最近邻的类别标签作为预测结果。该方法在ORL这类小规模数据集上平衡了计算效率和准确率。

该方法的关键在于通过SVD实现PCA的数值稳定性，而ORL库的适度规模（如40人×10张/人）能验证算法在可控维度下的可行性。后续可拓展至核PCA或结合深度特征提升复杂场景的识别能力。