EigenFace (特征脸方法)

最新推荐文章于 2025-05-21 16:17:18 发布
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分类专栏： 图像处理 文章标签： Eigenface MATLAB
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010807846/article/details/53762057
本文介绍了EigenFace人脸识别技术，通过PCA算法实现降维和空间变换，使得同一类别的人脸图像在新的空间中聚集，不同类别间距离增大。讲解了数据处理过程，并提供了部分代码示例。

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opencv学习之路（40）、人脸识别算法——EigenFace、FisherFace、LBPH
weixin_30477797的博客
12-26 1725
一、人脸识别算法之特征脸方法（Eigenface） 1、原理介绍及数据收集 特征脸方法主要是基于PCA降维实现。 详细介绍和主要思想可以参考 http://blog.youkuaiyun.com/u010006643/article/details/46417127 上述博客的人脸数据库打不开了，大家可以去下面这个博客下载ORL人脸数据库 http://blog.youkuaiyun.com/xd...
EigenFaces人脸识别---OpenCV-Python开发指南（43）
李元静
03-30 8689
目录EigenFaces原理EigenFaces识别步骤EigenFaces实战人脸识别 EigenFaces原理 EigenFaces通常也被称为特征脸，它使用主成分分析（Principal Component Analysis，PAC）方法将高维的人脸数据处理为低维数据后，在进行数据分析和处理，获取识别结果。 EigenFaces简单来说就是对原始数据使用PCA方法进行降维，获取其中的主成分信息，从而实现人脸识别的方法。 EigenFaces识别步骤 在OpenCV中，它给我们提供函数cv2.face.
特征脸(Eigenfaces)
xibeichengf的专栏
03-13 3500
我们给的图像表达的问题在于它的高维度性。一个二维的pxq的灰度图像扩展到一个m=pq维的向量空间，所以对一个100X100像素的图像来说，已经有一个10000维的图像空间了。这对于任何计算来说都是太多了，但是所有的维度对我们来说都是有用的吗？只有在数据上有一些变化时，我们才能做出决定。所以我们要寻找的是占最多信息的部分。Karl Pearson于1901年独立地提出主元素分析(Principal C
OpenCv高阶（十五）——EigenFace人脸识别
最新发布
jdjhcn的博客
05-21 1560
人脸识别作为生物特征识别技术的重要分支，凭借其非接触性与便捷性，广泛应用于安防、金融等领域。传统方法依赖几何特征或局部纹理分析，但对光照、姿态变化敏感，泛化能力受限。1991年Turk与Pentland提出的EigenFace算法，开创性地将主成分分析（PCA）应用于人脸识别，通过构建低维“特征脸”空间实现高维人脸数据的高效表征，为统计学习方法奠定了基石。尽管深度学习已在识别精度上实现突破，但EigenFace揭示的“特征空间降维”思想仍是理解现代算法的关键。
人脸识别算法（一）---eigenfaces
linux嵌入式 - 虚拟机 主机Ping不通,即虚拟机不可上网问题解决方法
12-21 5202
向量的表示及协方差矩阵：http://blog.youkuaiyun.com/songzitea/article/details/18219237 矩阵相乘、向量内积的意义： A⋅B=|A|cos(a) 也就是说，设向量B的模为1，则A与B的内积值等于A向B所在直线投影的矢量长度 向量(x,y)实际上表示线性组合：
OpenCV人脸识别之Eigenface算法（PCA特征脸方法）
qq_39629280的博客
11-02 5087
Eigenface Eigenfaces就是特征脸的意思，是一种从主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）中导出的人脸识别和描述技术。特征脸方法的主要思路就是将输入的人脸图像看作一个个矩阵，通过在人脸空间中一组正交向量，并选择最重要的正交向量，作为“主成分”来描述原来的人脸空间。 1.PCA主要过程 在很多应用中需要对大量数据进行分析计算并寻找其内在的规律，但是数据量巨大造成了问题分析的复杂性，因此我们需要一些合理的方法来减少分析的数据和变量同时尽量不破坏数据之间
人脸识别经典算法一 特征脸方法（Eigenface）
09-20
特征脸方法（Eigenface）是人脸识别技术中的一种经典算法，由Turk和Pentland于1991年提出。该方法利用主成分分析（PCA）技术，将人脸图像转换到一个称为“特征脸空间”的低维空间中，以实现人脸识别的目的。...
人脸识别经典算法一 特征脸方法（Eigenface）.pdf
04-17
特征脸方法（Eigenface）是人脸识别的经典算法之一，它的核心思想是通过主成分分析（PCA）来降低人脸图像的维度，提取出最具代表性的人脸特征，从而实现对人脸的识别。这种方法在1990年代初期被引入，并逐渐成为早期...
人脸识别经典算法一：特征脸方法（Eigenface）
luckyspecter的博客
06-16 6410
这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里：特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法) 。本文的参考资料附在最后了_ 步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不同人的人脸的图像，但是看着怎么不像呢，难道我有脸盲症么），如下图所示哦。每张图像可以转换成一个N维的向量（是的，没错，一个像素一个像素的排成
《深度学习》OpenCV EigenFaces算法 人脸识别
wx_AHao1004Y的博客
10-16 1683
EigenFaces算法，又称为基于主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的人脸识别方法，是一种在人脸识别领域具有重要地位的经典算法。主成分分析（PCA）是一种矩阵的压缩算法，在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息，简单来说就是将n×m的矩阵转换成n×k的矩阵，仅保留矩阵中所存在的主要特性，从而可以大大节省空间和数据量。
eigenface c++
qq_37071435的博客
04-18 406
自己写了一下eigenface的代码，读取at.txt文件中的图片路径，然后进行pca降维，再进行识别。 原理网上很多，这里就不写了。 主要是为了学习思路，所以矩阵变换，取行列计算之类的都是手写的，代码比较繁杂。 imread读取灰度图片是CV_8UC1，而矩阵计算时不能直接计算，要转换成CV_64FC1。8UC1的范围时0~255，64FC1范围是0~1，要注意。 这里训练用的图片是o...
(八)OpenCV人脸识别_04_EigenFace算法
01-20
读人脸数据文件 ORL/face database(https://github.com/fengbingchun/NN_Test) 创建特征脸识别与训练 识别人脸 输出中间平均脸 、特征脸、重建结果 过程: 读训练数据->计算平均脸->计算协方差矩阵->计算特征脸->特征矩阵->PCA降维->子空间模型->检测/距离 Ptr model = EigenFaceRecognizer::create(); #include #include #include using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::face;
Eigenface用MATLAB实现
12-20
用MATLAB实现Eigenface算法。 使用orl_face数据库。 有两个main函数，一个是把一个图像数据转为一行，另外是吧图像数据转为一列。
PCA人脸识别Eigenface特征脸Matlab
09-27
可用的matlab代码，显示特征脸，计算人脸识别率，应用ORL人脸库
eigen-faces-project:在 Java 中实现面部识别的特征脸遵循 Turk 的论文
06-07
#特征脸 Java 中面部识别实现的特征脸遵循 Turk 的论文。 目录 ＃＃特征 到。 对图像执行。 将组件存储为 。 输出有关各种转换的有用信息 从集合中得出的平均图像。 选择我们要搜索的探针图像 探针减去平均值（1 位） 探针的绝对值减去平均值。 探针的倒置减去平均值。 输出带有与探头相关的错误等级的图像库。 ＃＃抽象的这个项目为我的 CSC 450，科学计算最终项目/作业 04 用 Ja​​va 实现了Turk 的论文。下面的参考资料将提供比我更好的解释。 所以这里是坚果壳中的 Java 实现（更多细节在注释和文档块中提供）。 运行 EigenFaces.java Images.java bootstraps MathLink（构建路径中需要JLink.jar ） Images.java 从src/images文件夹加载图像。 Images.java 将加载
EigenFace cpp
12-29
EigenFace 特征脸 opencv 可以运行 有结果 编译需要opencv
Eigenface(PCA)人脸识别实验
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02-01 1万+
1、ORL数据集简介 ORL人脸数据集一共包含40个不同人的400张图像，是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。 此数据集下包含40个目录，每个目录下有10张图像，每个目录表示一个不同的人。所有的图像是以PGM格式存储，灰度图，图像大小宽度为92，高度为112。对每一个目录下的图像，这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情（睁眼/闭眼，微笑/不微笑）和面部细节（戴眼镜/不戴眼镜）环境下采集的。所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的，拍摄的是正脸（有些带有略
Eigenface与PCA人脸识别算法实验
weixin_33691817的博客
12-22 521
简单的特征脸识别实验 实现特征脸的过程其实就是主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的一个过程。关于PCA的原理问题，它是一种数学降维的方法。是为了简化问题。在二维的坐标空间内，找到一个单位向量U，使得所有数据在U上的投影之和最大。这样就能把数据分的尽可能的开。然后把训练样本投影到这个向量U上，把测试图片也投影上去，计算这个投影与各个样本人脸投影的欧式...
使用Eigenface实现人脸和猫脸特征提取
该方法通过分析人脸图像数据集，提取出可以代表人脸主要特征的特征向量，这些特征向量被称作Eigenfaces（特征脸）。以下是详细解释该技术所涉及的关键知识点： 1. **主成分分析（PCA）**：PCA是一种统计方法，它...
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