人脸识别

资 源 简 介

人脸识别

详 情 说 明

人脸识别技术是计算机视觉领域的重要应用之一。本文介绍了一种基于主成分分析（PCA）的特征脸识别方法。这种方法通过数学变换提取图像中的关键特征，实现高效的人脸识别。

系统首先需要准备人脸数据库，推荐使用AT&T实验室提供的标准数据库，包含40个人的400张不同图像。这些图像需要预先加载到矩阵中进行处理，这是后续分析的基础。

PCA算法的核心思想是将高维的人脸图像数据降维处理，找到最能代表人脸特征的主成分。通过计算图像间的协方差矩阵，确定特征向量，这些向量构成了所谓的"特征脸"。新的人脸图像可以通过与这些特征脸的比对来实现识别。

这种方法虽然经典，但为现代深度学习人脸识别技术奠定了基础。理解PCA原理对于掌握更复杂的人脸识别算法很有帮助，它能清晰地展示如何从像素数据中提取有意义的特征。