应用PCA（主成分分析）进行人脸识别

资 源 简 介

应用PCA（主成分分析）进行人脸识别

详 情 说 明

主成分分析（PCA）是一种广泛应用于数据降维和特征提取的统计方法，在人脸识别领域有着重要应用。其核心思想是通过线性变换将高维的人脸图像数据投影到低维空间，保留最具有区分性的特征。

在MATLAB中实现PCA人脸识别通常包含以下关键步骤：首先，将训练集的人脸图像转换为向量形式并构建数据矩阵。然后计算数据的协方差矩阵，求解其特征值和特征向量。根据特征值大小排序，选取前k个主成分构成投影矩阵。

识别阶段，将测试图像投影到主成分空间后，通过计算与训练样本的欧氏距离或余弦相似度完成分类。实践中对图像进行标准化预处理（如灰度归一化）能显著提升效果，而采用交叉验证可以优化主成分数量的选择。

MATLAB的矩阵运算优势使得PCA实现非常高效，配合内置的svd函数能快速完成特征分解。通过调整能量保留阈值，可以在识别率和计算效率之间取得平衡，这也是该方法成功率较高的关键因素之一。