PCA进行人脸识别的Matlab源码

资 源 简 介

PCA进行人脸识别的Matlab源码

详 情 说 明

主成分分析（PCA）是一种广泛应用于人脸识别的经典降维算法。它将高维的人脸图像数据投影到低维的特征空间，通过保留最重要的特征成分来实现高效识别。

在Matlab实现中，首先需要构建人脸图像的数据矩阵，每张人脸图像被展平为一列向量。计算数据矩阵的协方差矩阵后，通过特征值分解得到特征向量，这些特征向量构成了人脸特征空间的基。选取前k个最大特征值对应的特征向量作为主成分，即可将原始图像投影到这个低维空间。

识别阶段，将测试图像同样投影到特征空间，与训练集的投影结果进行距离比较（如欧氏距离），最近的即判定为匹配结果。需要注意的是，预处理步骤如人脸对齐、灰度归一化等对识别效果有显著影响。

PCA人脸识别的优势在于计算效率高且易于实现，但在光照变化、姿态变化等复杂场景下识别率会下降。后续可以结合LDA等算法改进分类效果。