face recognition using eigen faces

资 源 简 介

face recognition using eigen faces

详 情 说 明

特征脸（Eigen Faces）是一种基于主成分分析（PCA）的经典人脸识别方法。其核心思想是通过降维技术将高维的人脸图像数据转换为低维的特征空间，从而简化识别过程并提高效率。

基本原理 特征脸方法首先从训练集中提取人脸图像，并通过PCA计算协方差矩阵的特征向量。这些特征向量代表了人脸图像中的主要变化方向，被称为"特征脸"。每个人脸图像可以表示为这些特征脸的线性组合，通过比较这些系数来实现人脸识别。

实现流程 数据预处理：将所有人脸图像调整为相同尺寸，并转换为灰度图像。 计算平均脸：对训练集中的所有人脸图像取平均值，得到平均脸。 计算特征向量：对归一化后的图像矩阵进行PCA分析，得到特征向量（即特征脸）。 投影与编码：将每张人脸图像投影到特征脸空间，获得对应的系数向量作为特征。 识别匹配：对待识别的人脸图像进行同样的投影，并与训练集中的特征向量进行距离比较，找出最接近的匹配。

优势与局限 特征脸方法简单高效，适用于小规模数据集。但由于其基于线性假设，对光照、姿态等非线性变化较为敏感。后续可通过结合其他方法（如LBP或深度学习）提升鲁棒性。

该技术是早期人脸识别的重要里程碑，至今仍在某些场景（如低功耗设备）中发挥作用，并为现代算法提供了理论基础。