基于pca的人脸识别源码

资 源 简 介

基于pca的人脸识别源码

详 情 说 明

PCA人脸识别是一种基于主成分分析的经典人脸识别算法。该方法通过降维技术提取人脸图像的关键特征，实现高效的人脸匹配。

算法主要分为训练和识别两个阶段。在训练阶段，首先构建包含多张人脸图像的数据集，计算平均人脸并生成协方差矩阵。通过PCA提取协方差矩阵的特征向量，这些特征向量构成"特征脸"空间。训练图像被投影到这个降维后的特征空间，形成训练特征集。

识别阶段将待检测的人脸图像同样投影到特征脸空间，转换为特征向量表示。系统通过计算该特征向量与所有训练特征向量之间的欧式距离，找出距离最小的匹配结果。距离越小表示两张人脸在特征空间的相似度越高。

这种方法有效解决了人脸识别中的维度灾难问题，通过保留主要特征分量，既降低了计算复杂度，又提高了识别效率。特征脸空间投影使得算法对光照、角度等变化具有一定鲁棒性。在实际应用中，通常需要配合预处理步骤（如人脸对齐、灰度归一化）来进一步提升识别准确率。