主元分析的人脸识别matlab源码

资 源 简 介

主元分析的人脸识别matlab源码

详 情 说 明

主元分析（PCA）是一种经典的数据降维方法，在人脸识别领域有着广泛的应用。通过PCA，可以将高维度的人脸图像数据映射到低维度的特征空间，从而提取出最具区分性的特征分量。

该方法的实现思路通常基于奇异值分解（SVD），首先对训练集中的人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化等操作。然后，计算所有训练样本的平均脸，并将每张人脸图像减去平均脸，得到中心化数据。接着，构建协方差矩阵，并通过SVD分解获取特征向量，这些特征向量即为“特征脸”。

在实际识别阶段，将测试人脸投影到由主成分张成的特征空间，通过比较其在特征空间中的坐标与训练样本的坐标距离来进行分类识别。距离度量通常采用欧氏距离或余弦相似度，最近邻或支持向量机等分类器可用于最终的决策。

PCA方法虽然简单高效，但对于光照、表情等变化较为敏感，后续可结合LDA或深度学习等方法进一步提升识别性能。