PCA人脸识别算法，识别率达到99 ，采用小波变换的方法及主成分分析法。...

资 源 简 介

PCA人脸识别算法，识别率达到99 ，采用小波变换的方法及主成分分析法。...

详 情 说 明

PCA人脸识别算法是一种经典的特征提取方法，通过主成分分析将高维人脸图像降维到特征空间，大幅提高了识别效率。该算法配合小波变换进行预处理时，识别率可以达到99%的优异表现。

其核心思路分为两个关键阶段：首先使用小波变换对原始人脸图像进行多分辨率分解，有效提取图像的局部特征并降低噪声干扰。这种预处理方式能保留人脸最重要的低频信息，同时过滤掉对识别无益的高频细节。

然后采用PCA方法在降维后的特征空间进行主成分提取，通过计算训练样本的协方差矩阵特征向量，建立特征脸空间。在识别阶段，将待测人脸投影到这个空间，用最近邻分类器等简单方法即可实现高精度匹配。

这种结合小波变换的改进型PCA算法，既继承了传统方法计算简单的优点，又通过频域处理增强了特征表达能力，使得在ORL等标准人脸库上能达到接近99%的识别率。特别适合对实时性要求较高的应用场景。