基于pca的人脸识别

资 源 简 介

基于pca的人脸识别

详 情 说 明

PCA（主成分分析）是一种广泛应用于人脸识别的降维技术。该方法通过线性变换将高维的人脸图像数据投影到低维空间，保留最重要的特征信息。

在ORL人脸数据库上的实验表明，当采用75%的数据作为训练集时，系统可以达到100%的识别准确率。这主要得益于PCA有效提取了人脸图像中最具判别力的特征。

实现过程首先将训练图像转换为向量形式，计算平均脸和协方差矩阵，然后通过特征值分解得到特征脸。测试时，将新图像投影到特征脸空间，计算其与训练样本在降维空间的欧氏距离，最近邻匹配即为识别结果。

该方法的关键优势在于：1）大幅降低计算复杂度；2）去除图像中的冗余信息；3）有效捕捉人脸的主要变化模式。值得注意的是，光照、姿态等因素会影响识别效果，在实际应用中需要结合其他预处理技术。