matlab代码实现人脸识别

资 源 简 介

matlab代码实现人脸识别

详 情 说 明

人脸识别是计算机视觉领域的经典问题，K-L变换（Karhunen-Loève变换）又称主成分分析（PCA），是降低数据维度的有效方法。在MATLAB中实现基于K-L变换的人脸识别通常分为以下几个步骤：

首先需要准备人脸图像数据集，将所有训练图像转换为灰度矩阵并展开为列向量，构建样本矩阵。通过计算样本的均值向量并进行中心化处理，消除光照等干扰因素。

接着计算协方差矩阵并求解其特征值和特征向量，这些特征向量构成了人脸空间的基向量。根据特征值大小排序，选择前k个最大特征值对应的特征向量作为主成分，构建特征脸空间。

对于新输入的人脸图像，先进行相同的预处理和中心化操作，然后投影到特征脸空间得到其特征系数。通过比较测试图像与训练集图像在特征空间的欧氏距离，找出最相似的匹配对象完成识别。

K-L变换的优点在于能提取最代表人脸变化的特征，减少数据量的同时保留关键信息。这种方法对光照和表情有一定鲁棒性，但受姿势变化影响较大，通常需要配合其他技术提升实际效果。