贝叶斯人脸识别技术的matlab人脸识别

资 源 简 介

贝叶斯人脸识别技术的matlab人脸识别

详 情 说 明

贝叶斯人脸识别是一种基于概率统计的模式识别方法，其核心思想是利用贝叶斯定理计算待识别样本属于各个类别的后验概率，并将样本分类到概率最大的类别中。在MATLAB环境中实现这一算法，我们可以充分利用其强大的矩阵运算和图像处理能力。

ORL人脸数据库是该领域的经典测试基准，包含40个人的400张人脸图像，每人10张不同姿态和表情的照片。系统实现时会先将这些图像转换为特征向量，常用的预处理步骤包括灰度化、尺寸归一化和直方图均衡化。

算法实现的关键在于建立概率模型。首先需要计算训练集中每个类别的先验概率，这通常简单地取各类样本数占总样本数的比例。然后计算类条件概率密度，对于高维的人脸数据，通常会假设各特征维度间相互独立，采用朴素贝叶斯分类器来简化计算。

在MATLAB中我们可以利用其统计工具箱完成这些概率计算，或者手动实现相关公式。分类阶段对新样本提取相同特征后，计算其属于各类的后验概率，取最大值对应的类别作为识别结果。

该系统的优势在于算法原理清晰，实现相对简单，且对于小规模数据集表现良好。为适应不同数据库，只需调整数据读取模块和样本数量参数即可。值得注意的是，朴素贝叶斯假设在实际情况中往往不成立，这会影响识别精度，因此有时需要考虑更复杂的概率模型或特征选择方法。