KL变换和主分量分析的人脸识别

资 源 简 介

KL变换和主分量分析的人脸识别

详 情 说 明

KL变换与主分量分析（PCA）相结合的人脸识别是一种经典的基于统计特征的方法。这种方法通过降维技术提取人脸图像中最具判别性的特征，在Matlab环境下可以高效实现。

其核心思路是首先构建人脸图像库的协方差矩阵，通过KL变换找到特征空间的主分量。这些主分量对应着人脸图像变化最大的方向，即特征脸（Eigenfaces）。PCA算法则负责将这些高维图像数据投影到低维特征空间。

在Matlab实现中，关键步骤包括图像预处理（如灰度化、归一化）、计算平均脸、构建特征子空间。通过计算待识别图像在特征空间的投影系数，与库中图像的投影进行比较，采用最近邻分类器等简单分类方法即可完成识别。

这种方法的特点是计算效率高，对光照、表情等变化具有一定鲁棒性。但随着深度学习发展，传统PCA方法在复杂场景下的识别率已不如深度网络，但其原理仍是理解现代人脸识别算法的重要基础。