人脸识别

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人脸识别

详 情 说 明

特征脸（Eigenfaces）是人脸识别领域中一种经典的特征提取方法，其核心思想是通过主成分分析（PCA）对人脸图像进行降维处理，将高维像素数据转化为低维特征向量。

在计算机视觉中，特征脸方法首先需要构建一个人脸图像训练集，通过计算这些图像协方差矩阵的特征向量（即特征脸），选取前N个最大特征值对应的特征向量作为基空间。任何人脸图像都可以表示为这些特征脸的线性组合，从而实现从像素空间到特征空间的映射。这种方法的优势在于： 显著降低数据维度，保留最具区分性的特征 对光照、表情等变化具有一定鲁棒性 计算效率较高，适合早期算力有限的场景

特征向量作为人脸特征的数学表示，实际上捕捉的是人脸图像中的主要变化模式。虽然深度学习方法如今已成为主流，但特征脸仍为理解特征提取和模式识别提供了重要理论基础。