ORL-人脸库的pca算法

资 源 简 介

ORL-人脸库的pca算法

详 情 说 明

在计算机视觉领域，ORL人脸库（又称AT&T人脸数据集）是经典的小规模人脸识别测试集，包含40人共400张不同光照和表情的灰度图像。PCA（主成分分析）作为降维与特征提取的核心算法，常被用于该数据集的人脸识别任务，其核心可分为以下三个阶段：

数据预处理与特征中心化 将ORL图像矩阵展平为列向量后，计算所有样本的平均脸，并将每个样本减去均值实现数据中心化。这一步骤能消除光照等共性干扰，凸显个体差异特征。

协方差矩阵与特征降维 通过协方差矩阵计算特征值和特征向量，保留前K个最大特征值对应的特征向量（即“特征脸”）。K值的选择直接影响模型效果——较大的K保留更多细节但增加计算量，通常通过累积贡献率阈值（如95%）动态确定。

投影识别与性能评估 测试时，将新人脸投影到特征脸空间得到低维系数，通过最近邻分类器（如欧氏距离）匹配训练集。准确率通过交叉验证计算，而时间效率可统计训练/识别阶段的耗时，尤其关注PCA降维后维度K与耗时/准确率的权衡关系。

实际应用中，ORL数据集配合PCA可实现85%-95%的基线准确率，其轻量级特性适合算法原型验证。改进方向可结合LDA（线性判别分析）提升类间区分度，或引入稀疏表示优化小样本场景下的鲁棒性。