采用特征脸的人脸识别matlab程序

资 源 简 介

采用特征脸的人脸识别matlab程序

详 情 说 明

特征脸方法是人脸识别领域经典的算法之一，其核心思想是利用主成分分析（PCA）对高维人脸图像数据进行降维处理。在MATLAB中实现这一算法通常包含以下几个关键步骤：

首先是数据预处理阶段。需要将所有训练图像转换为相同尺寸的灰度图，并将每张图像展平为一维向量。这些向量组合起来构成一个二维矩阵，其中每列代表一张人脸图像。

接着进行均值归一化处理。计算所有人脸向量的平均值得到"平均脸"，然后用各个人脸向量减去这个平均脸。这步操作有助于消除光照等共同因素的影响，突出不同人脸之间的差异性特征。

然后是核心的PCA降维步骤。对归一化后的数据矩阵计算协方差矩阵，再求解其特征值和特征向量。这些特征向量按照对应特征值从大到小排序，选取前k个最重要的特征向量作为"特征脸"，它们构成了一个新的低维特征空间。

在识别阶段，将待识别的人脸图像同样投影到这个特征空间，得到其特征坐标。通过比较这个坐标与已知人脸特征坐标之间的欧式距离，找出最接近的匹配结果。距离越小，表明两张人脸越相似。

MATLAB的矩阵运算优势使得这些步骤可以高效实现。特征脸方法虽然原理简单，但在受控环境下的人脸识别仍然具有实用价值，同时为理解更复杂的深度学习人脸识别算法奠定了基础。