PCA与改进后的PCA算法的人脸识别比较

资 源 简 介

PCA与改进后的PCA算法的人脸识别比较

详 情 说 明

PCA（主成分分析）在人脸识别领域一直扮演着重要角色，其核心思想是通过降维提取人脸图像的关键特征。然而传统PCA对表情变化较为敏感，导致在expression-invariant（表情不变）场景下的识别准确率受限。针对这一问题，改进方案结合了小波变换与动态权重机制，显著提升了鲁棒性。

改进PCA的创新点主要体现在两个层面：首先利用小波变换分离人脸图像的低频部分，这部分通常包含更稳定的结构信息（如面部轮廓），而高频部分容易受表情变化干扰；接着对特征脸进行加权处理，通过量化不同特征向量的区分度，赋予判别性强的特征更高权重。这种双重处理既保留了PCA的降维优势，又通过频域筛选和权重调节弱化了表情干扰。

实验对比中，改进方法在FERET等标准人脸数据集上表现出明显优势：对于含有微笑、惊讶等表情变化的测试集，传统PCA的识别率可能下降15%-20%，而改进方法通过低频聚焦和加权机制，能将波动控制在5%以内。这种技术路线特别适用于安防、身份认证等需要高鲁棒性的场景，后续可进一步结合深度学习进行端到端的权重优化。