PCA人脸识别代码，并含有人脸的识别库，matlab实现。

资 源 简 介

PCA人脸识别代码，并含有人脸的识别库，matlab实现。

详 情 说 明

PCA（主成分分析）在人脸识别中的应用是一种经典的特征降维方法。这种方法通过提取人脸图像中的关键特征，将高维像素数据转化为低维特征向量，从而提高识别效率。

系统实现的核心步骤首先是数据预处理阶段。需要读取待识别的人脸图像，并进行灰度化、尺寸归一化等标准化操作。随后构建训练样本集，这些样本图像将用于生成特征脸空间。

特征提取环节采用PCA方法。通过计算样本协方差矩阵的特征值和特征向量，系统会选择累计贡献率达到95%的前N个主要成分作为特征脸基。这些基向量构成的空间可以保留原始图像的主要信息。

在投影阶段，所有训练样本都会被映射到特征脸空间，形成参考矩阵。测试时，待识别图像经过同样的投影变换，得到其特征向量表示。采用最小距离分类器，计算测试特征与所有训练特征之间的欧氏距离，距离最近的样本即为匹配结果。

系统最终会输出识别结果，包括匹配的训练图像和对应人员信息。这种方法在光照条件稳定、姿态变化不大的场景下效果良好，是理解模式识别基础原理的优秀案例。