人脸识别源码

资 源 简 介

人脸识别源码

详 情 说 明

人脸识别技术作为计算机视觉领域的核心应用，其源码实现通常围绕特征提取和分类匹配两大关键环节展开。

在特征提取阶段，主成分分析（PCA）算法通过降维技术将高维人脸图像转换为低维特征向量。该过程首先对训练集图像进行均值中心化处理，计算协方差矩阵并提取特征值与特征向量，最终保留最大方差方向的主成分构成特征子空间。这种处理既减少了数据维度，又保留了最具区分度的面部特征。

分类识别环节常采用最临近距离（Nearest Neighbor）算法，通过计算待识别样本与训练库中所有样本在特征空间的欧氏距离，选择距离最近的样本类别作为识别结果。该方法简单有效，但对特征空间的线性可分性有较高要求。

优化方向可考虑引入核函数处理非线性特征，或结合支持向量机等更复杂的分类器。实际工程中还需处理光照归一化、人脸对齐等预处理步骤，这些细节直接影响算法在实际场景的鲁棒性。