​基于PCA的人脸识别源代码

资 源 简 介

​基于PCA的人脸识别源代码

详 情 说 明

主成分分析（PCA）是一种经典的特征提取与降维技术，在人脸识别领域应用广泛。其核心思想是通过线性变换将高维人脸数据投影到低维特征空间，从而保留最具判别性的信息。

针对ORL人脸库的实现通常包含以下关键步骤：首先对原始图像进行标准化处理，消除光照和对比度差异；然后计算所有训练样本的协方差矩阵，求解其特征值和特征向量；选取前k个最大特征值对应的特征向量构成投影矩阵，将原始图像映射到特征脸空间。识别阶段则通过比较测试样本在子空间中的投影与已知类别特征的相似度完成分类。

值得注意的是，PCA的识别效果受姿态变化和遮挡影响较大。此外，ORL库的小样本特性（每人仅10张图像）使得特征向量稳定性成为优化重点。实际应用中常结合LDA等算法提升区分度，或引入稀疏表示增强鲁棒性。