【人脸识别】KL变换人脸识别【含GUI Matlab源码 859期】
⛄一、KL变换人脸识别简介
人脸识别是指基于己知的人脸样本集，利用图像处理和模式识别的技术从静态或动态场景中，识别或验证一个或多个人脸。人脸识别技术跨越了图像处理、模式识别、计算机视觉、生物学、神经生理学和神经网络等诸多学科，同指纹识别、虹膜识别等同属于生物特征识别技术范畴，但是人脸识别同这些生物识别技术相比，更具有采集方便，隐蔽性好等特点，所以在安防监控领域、多媒体检索以及人机交互方面有着广泛地应用。
人脸识别的研究内容包括以下三个方面。(1)人脸检测：研究如何从各种不同的背景中检测出人脸的存在并确定其位置，这一任务主要受光照、噪声、头部倾斜度以及各种遮挡的影响。(2)特征提取：确定表示检测出的人脸和数据库中的己知人脸的描述方式。通常的表示方法包括几何特征(如欧式距离，曲率，角度等)，代数特征(如矩阵特征矢量)，固定特征模板，特征脸，云纹图等。(3)人脸识别：将待识别的人脸与数据库中的已知人脸进行比较，得出相关信息，这一过程的核心是选择适当的人脸表示方式和分类策略。一个典型的人脸识别系统一般由数据获取、预处理、特征提取、分类决策及分类器设计五部分组成。本系统采用oRL人脸数据库中已经经过预处理的人脸进行特征提取、分类决策和分类器设计。OR L数据库中有40个人， 每人10张人脸图像，共400个人脸图像，图1为该数据库随机抽取的3个人的部分人脸图像。本系统的特征提取方法采用基于奇异值分解(Singular Value Decomposition) 的KL(Karhunen Lo eve) 变换， 由原始人脸图像中提取特征向量； 分类器设计在训练过程中完成，利用已知人脸图像样本进行训练，确定KL变换的具体参数；分类决策即识别过程，采用最小距离法对未知的人脸样本进行分类决策。
1 基于奇
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