基于KL变换的人脸识别算法及其实现代码

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本文探讨了基于KL变换的人脸识别算法,通过计算样本的均值向量和协方差矩阵,进行特征提取。使用Matlab代码展示了如何进行KL变换和余弦相似度计算,实现人脸识别。

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基于KL变换的人脸识别算法及其实现代码

人脸识别技术是目前计算机视觉领域研究的热点之一,本文将介绍一种基于KL变换的人脸识别算法,并提供相应的Matlab实现代码。

KL变换是一种基于线性代数的变换方法,可用于特征提取。在人脸识别中,我们可以利用KL变换将图像数据转换为更高效的特征向量,再利用这些特征向量进行分类任务。

我们首先需要收集一组训练样本,通常包含多个人的多张人脸图像。然后,我们将每张人脸图像缩放至统一大小,并将其展开为一个向量。接着,我们通过计算所有样本的均值向量和协方差矩阵来构建KL变换的基变换矩阵。

具体而言,设 { x 1 , x 2 , .

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