使用 PCA 的人脸识别

资 源 简 介

使用 PCA 的人脸识别

详 情 说 明

人脸识别作为计算机视觉领域的经典应用，其核心在于如何有效地提取和比较面部特征。传统方法中，主成分分析（PCA）起到了关键作用，这种线性降维技术能够将高维的面部图像数据转化为低维特征空间。

PCA在人脸识别中的应用主要分为三个关键阶段：首先通过预处理对齐和标准化人脸图像，消除光照、角度等干扰因素；接着构建协方差矩阵计算特征向量，这些向量构成了所谓的"特征脸"空间；最后通过投影将新人脸映射到该空间，与数据库中的特征进行相似度比较。

这种方法的核心优势在于能够用少量主成分捕捉人脸的主要变化模式，既降低了计算复杂度，又保留了最具判别性的特征。虽然深度学习方法如今已成为主流，但理解PCA这一经典算法仍然具有重要意义，它为我们建立了特征提取和模式识别的基础框架。