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算法流程:
本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取,然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸,本个系统框架图如下:
图: 人脸识别系统框架图 整个系统的流程是这样的,首先通过图像采集建立人脸库,这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的,然后针对库里的人脸进行人脸训练,利用PCA进行人脸特征提取,获取特征矩阵向量组,将测试人脸投缘到特征子空间中,运用欧氏距离,在人脸库里查找相应的人脸图像,并输出。
二、算法介绍 基于PCA算法的人脸特征提取 2.1PCA的基本原理 PCA中文全称主成分分析 法(Principal Component Analysis)[6]。掌握事物间主要区别的,运用统计学的分析方法,它可以是复杂的问题得到简化,找到物质之间的本质区别,用事物的主要影响因素来解决问题。计算主成分的主要目的是用来降维,也就把将高维空间数据降到低维空间中去。这种线性变化经常被用到数据的压缩和分析中。它就是以K-L变换为基础,运用它的正交变换可以降低数据的运算量。 在这个系统中,库内人脸读入后被变成为灰度数值图像,把这些
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