基于matlab的pca人脸识别技术（orl库）

资 源 简 介

基于matlab的pca人脸识别技术（orl库）

详 情 说 明

基于MATLAB的PCA人脸识别技术（ORL库）实现

PCA（主成分分析）是一种经典的数据降维方法，在人脸识别领域有着广泛应用。本系统采用ORL人脸数据库，包含40个人的不同面部图像，实现了一个完整的人维识别流程。

系统采用一维PCA算法对二维人脸图像进行处理。首先将二维图像转换为一维向量，构建训练样本矩阵。通过计算协方差矩阵的特征值和特征向量，我们提取出最能代表人脸特征的主成分。这些主成分构成了特征脸空间，后续的人脸图像都可以投影到这个空间中进行表示。

在分类识别阶段，系统采用BP神经网络作为分类器。将PCA降维后的特征向量输入神经网络进行训练，学习不同人脸的特征模式。测试时，新的人脸图像经过同样的PCA处理提取特征后，由训练好的神经网络判断其所属类别。

这种结合PCA和BP神经网络的方法具有以下优势：1）PCA有效降低了数据维度，减少计算复杂度；2）保留了人脸的主要特征信息；3）BP神经网络具有较强的模式识别能力，能很好地对降维后的特征进行分类。在实际测试中，该系统在ORL数据库上表现出较好的识别性能。