基于主元分析的人脸识别方法研究

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作   者：

叶晓明;  林小竹; 

作者机构：

北京化工大学信息科学与技术学院;  北京石油化工学院信息工程学院; 

关键词：

重构;  特征脸;  人脸识别;  PCA; 

期刊名称：

北京印刷学院学报

基金项目：

图像欧拉数的研究

i s s n：

1004-8626

年卷期：

2010 年 02 期

页   码：

32-38

摘   要：

为了对ORL人脸库里的人脸图像进行识别,并用不同数量的特征脸对测试图像进行重构,采用了人脸识别技术中一种广泛应用的数据降维技术主元分析(Princ ipalComponentAnalysis,PCA)方法。用PCA方法将每一幅图像降维至特征子空间中的一个点。有了这个特征子空间,任何一幅人脸图像都可以向其做投影,并获得一组坐标系数,而这组系数就可以作为人脸识别的依据。结果表明,当通过使用PCA方法获得的主成分去重构原始人脸图像时,能使均方误差最小。结论是:利用主元分析法(PCA)对ORL人脸库里的人脸图像进行识别,计算出待识别样本的特征系数,并与人脸数据库中的特征系数一一进行比较,以距离相近的作为识别结果,得到较好的实验结果。