用PCA 和 SVM 做的人脸识别

资 源 简 介

用PCA 和 SVM 做的人脸识别

详 情 说 明

使用PCA和SVM实现的人脸识别是一种经典且高效的机器学习方法。这里简单介绍其核心思路和流程。

PCA（主成分分析）的作用是降维。人脸图像通常包含大量像素信息，直接处理会面临维度灾难。PCA通过提取主要特征向量，将高维数据映射到低维空间，保留最具区分度的信息，同时减少计算复杂度。

SVM（支持向量机）是一种强大的分类器，擅长处理高维数据。在人脸识别任务中，SVM通过寻找最优超平面，将不同人脸的特征向量分类。其核函数（如线性或RBF核）能有效处理非线性可分问题，提升模型泛化能力。

典型流程包括： 数据预处理：归一化人脸图像，统一尺寸和灰度。 PCA降维：计算协方差矩阵，选择保留90%以上方差的主成分。 训练SVM：用降维后的特征训练分类器，调整参数（如惩罚系数C和核函数）。 预测与评估：测试集验证准确率，可通过混淆矩阵分析分类效果。

优势在于PCA+SVM组合兼顾了效率与性能，适合中小规模数据集。改进方向可考虑结合LDA增强特征判别力，或引入深度学习模型进一步提升精度。