人脸检测，特征提取，人脸识别

资 源 简 介

人脸检测，特征提取，人脸识别

详 情 说 明

人脸检测、特征提取和人脸识别是计算机视觉领域的核心技术，广泛应用于安防、身份验证等场景。以Yale人脸数据库为例，这一经典数据集包含不同光照和表情变化的人脸图像，为算法验证提供了理想样本。

在技术实现上，首先通过人脸检测定位图像中的面部区域。传统方法可能依赖Haar特征或HOG（方向梯度直方图），而现代深度学习方法（如MTCNN）能更精准地处理复杂背景。

特征提取阶段常采用主成分分析（PCA）进行降维，将高维像素数据转化为可区分的低维特征向量，即"特征脸"（Eigenfaces）。这种方法能有效压缩数据，同时保留关键识别信息。

最后的人脸识别环节，支持向量机（SVM）凭借其优秀的分类性能成为经典选择。通过构建超平面，SVM能对不同人脸特征向量进行高精度区分，尤其在Yale这类中小规模数据集上表现突出。整个流程在MATLAB中可通过图像处理工具箱和统计工具高效实现，为研究者提供了便捷的原型验证环境。