人脸识别方法，ORL人脸库

资 源 简 介

人脸识别方法，ORL人脸库

详 情 说 明

基于主成分分析（PCA）的人脸识别方法是一种经典的特征提取技术，特别适用于ORL这样的人脸数据库。PCA通过将高维人脸图像投影到低维特征空间，实现数据降维的同时保留最重要的识别信息。

在ORL人脸库上的实现主要分为几个关键步骤：首先对原始图像进行预处理，包括灰度化和归一化处理；然后计算所有训练样本的均值脸，并将每个图像与均值脸相减得到差值图像；接着构建协方差矩阵并计算其特征向量，这些特征向量就是我们需要的特征脸。

通过选取前k个最大特征值对应的特征向量，可以构建投影空间。测试时只需将新人脸图像投影到这个空间，与已知投影进行比较即可完成识别。这种方法有效解决了人脸图像维度高、计算复杂的问题，在ORL这类小型数据库上表现出较好的识别效果。

值得注意的是，PCA方法对光照、表情等条件变化较为敏感，这是在实际应用中需要考虑的问题。