KL变换进行人脸识别

资 源 简 介

KL变换进行人脸识别

详 情 说 明

KL变换（Karhunen-Loève Transform）是一种经典的特征提取方法，在人脸识别领域有着重要应用。其核心思想是通过线性变换将原始高维人脸数据投影到低维特征空间，从而提取最具有判别性的特征。

采用ORL人脸库进行实验时，首先需要预处理图像数据，包括灰度化、尺寸归一化等操作。然后将所有训练样本图像展平成列向量，构建总体散布矩阵。KL变换的关键步骤是计算该矩阵的特征值和特征向量，选取前k个最大特征值对应的特征向量作为投影矩阵（即特征脸空间）。

识别阶段分为两步：1）将待识别人脸图像投影到特征脸空间得到其特征向量；2）通过最近邻分类器等简单分类算法，比较测试特征与训练特征的欧氏距离来实现身份判定。实验报告中通常会包含识别率曲线、特征向量可视化等结果分析，能够直观展示不同维数下算法的性能变化。

KL变换的优势在于其理论完备性——以最小均方误差实现数据降维，但需要注意光照、姿态等因素对ORL库识别效果的影响。实际项目中常会结合直方图均衡化等增强技术来提升鲁棒性。