30、人脸识别与自然语言处理：技术原理与实践应用

人脸识别与自然语言处理：技术原理与实践应用

1. 基于特征脸的人脸识别

1.1 特征脸方法概述

在人群中识别面部的能力对许多职业来说至关重要，如军事和执法领域，同时在安全等方面也有广泛应用。特征脸是一种基于面部整体外观而非特定细节的人脸识别方法。它通过截取和重塑图像中的方差信息，将这些重塑后的信息视为面部的“DNA”，从而在大量面部图像中找出相似的脸。虽然这种方法不如从图像细节中提取特征有效，但它易于在计算机上快速实现，展示了机器学习如何处理原始像素，不过将图像数据转换为其他类型的数据时效果更佳。

1.2 示例代码与数据集

以下是使用特征脸进行人脸识别的示例代码，这里使用了Scikit - learn中的Olivetti人脸数据集：

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces
dataset = fetch_olivetti_faces(shuffle=True, random_state=101)
train_faces = dataset.data[:350,:]
test_faces  = dataset.data[350:,:]
train_answers = dataset.target[:350]
test_answers = dataset.target[350:]
print (dataset.DESCR)

Olivetti数据集包含40个人的400张照片，每人有10张。这些照片在不同时间、不同光照、不同面部表情下拍摄，图像为