使用KL变换和主分量分析的人脸识别

资 源 简 介

使用KL变换和主分量分析的人脸识别

详 情 说 明

KL变换（Karhunen-Loève Transform）与主分量分析（PCA）是人脸识别中经典的降维与特征提取方法。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，保留最具判别性的信息。

实现流程通常分为三步：首先构建人脸样本的协方差矩阵，计算其特征值与特征向量；然后按特征值大小排序选取前k个主分量构成投影矩阵；最后将新人脸图像向该子空间投影获得特征向量，通过距离度量（如欧式距离）完成识别。

MATLAB的优势在于其强大的矩阵运算能力，可高效实现协方差矩阵分解和特征值计算。实际应用中需注意数据归一化处理，并对光照、姿态等干扰因素进行预处理以提升鲁棒性。

该方法虽然计算复杂度较高，但为后续深度学习人脸识别方法奠定了重要的理论基础，至今在特征维度压缩场景仍具参考价值。