基于PCA算法的人脸识别

资 源 简 介

基于PCA算法的人脸识别

详 情 说 明

PCA（主成分分析）算法是一种经典的人脸识别技术，通过降维提取面部关键特征。该方法将高维图像数据转换到低维特征空间，在保留主要信息的同时显著减少计算量。

在实现流程上，首先需要构建训练集的人脸图像矩阵，计算平均脸并中心化数据。随后通过特征值分解得到协方差矩阵的特征向量，这些特征向量构成了人脸空间的基向量（特征脸）。识别阶段将测试图像投影到特征空间，通过比较投影系数实现身份判定。

Matlab的矩阵运算优势使其非常适合实现PCA算法，可以利用内置的SVD函数高效完成特征分解。对于实际应用，需要注意光照归一化、图像对齐等预处理步骤，这些因素直接影响识别准确率。虽然深度学习逐渐成为主流，但PCA仍是理解特征提取思想的经典案例。