基于PCA算法人臉識別的MATLAB實現(xiàn)

劉向東

摘要：人臉識別技術(shù)先進，應(yīng)用廣泛。借助PCA算法，利用MATLAB GUI可以簡單操作，通過對待識別圖像的預(yù)處理即可提高識別率。本文首先對相關(guān)概念進行了闡述，對工作原理進行了介紹，具體對基于PCA算法人臉識別的MATLAB 實現(xiàn)進行了解析。

關(guān)鍵詞：PCA算法；人臉識別；MATLAB GUI

中圖分類號：TP311 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）12-0193-02

人臉識別技術(shù)應(yīng)用前景廣泛，如安全驗證系統(tǒng)、公安罪犯識別、信用卡驗證等方面。目的是通過技術(shù)和手段監(jiān)督、管理和識別人的身份。

1 PCA算法

PCA是principal Component Analysis的簡稱，是一項計算機視覺技術(shù)，目的為了降低維數(shù)與提取特征，是目前應(yīng)用于人臉識別的有效方法之一。PCA算法采用K-L變換得到特征臉向量，以此降低人臉空間維數(shù)；利用特征臉向量進行人臉的識別和重建，得到區(qū)別于其他人臉的特征，然后根據(jù)待識別人臉特征與庫中人臉特征進行比較并原到人臉空間中。對PCA算法原理及主成分分析法，本文不再累贅。

2 基于PCA算法人臉識別的MATLAB實現(xiàn)

2.1 讀取人臉庫

2.3 實現(xiàn)結(jié)果展示

實驗選擇包含40個不同人物，每人有10張圖片，共400幅的ORL人臉庫進行測試，識別率為100%。預(yù)處理對識別的效果起著至關(guān)重要的作用，即訓(xùn)練樣本多了，才會對結(jié)果產(chǎn)生影響，且PCA只是起到了簡單的特征臉降維的作用，盡量消除光照、姿勢、表情和遮掩的影響，效果才會很好。（見圖1-4的測試截圖）

3 總結(jié)

人臉識別是個前沿課題，即跨學(xué)科，又富有挑戰(zhàn)性。但目前還處在研究階段的人臉識別在實用化方面還任重道遠。本文采用了較常用的歐式距離進行人臉識別，但是發(fā)現(xiàn)難度依然較大，因為很難找到一種算法能適應(yīng)光線、表情、姿態(tài)變化以及附加物的影響。但是科技依然在進步，相信不久的未來， 進行人臉識別的最優(yōu)算法一定會出現(xiàn)。

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