基于PCA的人脸识别的Matlab实现代码

最新推荐文章于 2025-06-03 20:24:40 发布
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#Matlab #人脸识别

该博客介绍了基于PCA的人脸识别算法，详细阐述了人脸识别简介、主元分析原理，以及算法设计和测试过程。在Matlab环境下，通过训练和测试阶段，利用PCA进行特征脸计算，达到人脸识别的目的。测试结果显示识别率为0.8500。

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基于PCA的人脸识别算法

--Matlab

 

Face recognition

Based on PCA

目录

一．人脸识别简介...3

二．主元分析...3

三．原理说明...3

四．算法流程图...4

五．测试数据库...4

六．算法设计及测试...4

6.1训练阶段...4

6.2探究各特征值所占有的能量数...7

6.3 测试阶段...8

七．参考文献：...8

附录1. 基于PCA的人脸识别的Matlab实现代码...9

 

一．人脸识别简介

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过

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其基本思想是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，以便最大程度地保留数据的方差，从而实现降维的同时最大程度地保留原始数据的特征。这种降维的方法不仅可以减少数据的维度，提高算法的计算效率，同时也能保留大部分原始数据的特征，有助于提高识别的准确性。变换矩阵W的选择将决定映射后的新特征空间，而PCA的目标是找到最佳的W，使得映射后的特征空间Y能够最大程度地保留原始数据的信息。根据特征值的大小，选择最大的k个特征值对应的特征向量作为变换矩阵W的列向量，得到W。可以使用交叉验证的方法来选择合适的维度。
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