人脸识别2DPCA代码

资 源 简 介

人脸识别2DPCA代码

详 情 说 明

2DPCA（二维主成分分析）是人脸识别中常用的特征提取方法，相比传统PCA直接在图像矩阵上运算，能更好地保留空间结构信息。

核心思路： 数据准备阶段需要将训练集人脸图像转为二维矩阵，无需像传统PCA那样展开为一维向量。 计算图像协方差矩阵时直接使用原始矩阵的转置相乘，得到小尺寸的协方差矩阵，显著降低计算复杂度。 特征投影过程通过选择最大特征值对应的特征向量构建投影空间，原始图像通过矩阵乘法投影到该空间。

MATLAB实现特点： 利用矩阵运算优势高效处理图像块 内置的eigs函数可快速求解特征向量 通过矩阵分块实现批量图像处理

典型应用场景包括： 低分辨率人脸特征提取 实时识别系统的前置降维 与其他算法（如LBP）结合的混合特征系统

该方法在ORL等标准数据集上能达到90%以上的识别率，尤其适合处理小规模训练样本的情况。后续改进方向包括加入核方法或与深度学习特征融合。