人脸识别

资 源 简 介

人脸识别

详 情 说 明

人脸识别技术在现代安全认证和智能系统中扮演着重要角色。其中，KL算法（Karhunen-Loève变换，也称为主成分分析PCA）是一种经典的特征提取方法，通过降维处理保留人脸图像中最具区分度的特征。

### 核心实现思路 构建图片库： 需自建包含多样化人脸的图片库，确保覆盖不同光照、角度和表情。每张图片需归一化为相同尺寸的灰度图像，形成原始数据集。

数据预处理： 将图片矩阵转换为列向量，并计算所有样本的平均脸。通过减去平均脸实现中心化，消除整体亮度差异。

KL算法关键步骤： 计算协方差矩阵，表征像素间的相关性。 提取协方差矩阵的特征值与特征向量，筛选最大特征值对应的特征向量（即“特征脸”），这些向量构成人脸空间的基。 将原始图像投影到特征脸空间，得到低维特征向量，实现降维。

识别匹配： 对待识别的人脸图像进行相同投影，计算其与图片库中特征向量的距离（如欧氏距离），距离最小者即为匹配结果。

### 优势与挑战 优势：KL算法能有效去除冗余信息，提升计算效率。 挑战：自建图片库需足够大且具有代表性，否则易受光照或姿态影响。

该方法的实际效果高度依赖图片库质量，建议结合数据增强技术优化鲁棒性。