基于K-L变换PCA的特征脸人脸识别技术综述

本文是一篇关于基于K-L变换(PCA)的特征脸人脸识别方法的综述论文，作者程自龙和雷秀玉分别来自辽宁工程技术大学电子与信息工程学院和河北科技师范学院研究生学院。该研究首先介绍了特征脸人脸识别算法的基本原理，强调了这种方法通过从人脸图像中提取特征向量来实现个体识别，其核心是利用PCA进行降维和特征提取。 特征脸方法源自PCA，这是一种统计特征分析方法，最早由Turk和Pentland提出。在PCA中，人脸图像被视为随机向量，K-L变换作为最优正交变换，能生成训练样本总体散布矩阵的特征基底。较大的特征值对应于与人脸形状更接近的“特征脸”，这些特征脸能够用来线性组合表示和逼近人脸图像，从而进行人脸识别和合成。 识别过程的关键步骤包括：首先，构建训练人脸库，将每张人脸图像转换为一维向量；其次，通过PCA对人脸图像进行降维处理，将图像映射到由特征脸构成的子空间；然后，对测试人脸图像执行相同的降维和映射操作，计算它在特征脸空间中的位置；最后，将测试人脸与已知人脸在该空间中的位置进行比较，判断是否匹配。 论文讨论了影响特征脸方法性能的主要因素，可能包括数据质量、特征选择、降维后的维度选择以及光照、姿势变化等因素。此外，还列举了一些特征脸的改进方法，如局部PCA、加权PCA等，旨在提高识别的鲁棒性和准确性。 这篇综述为研究者提供了深入理解基于K-L变换(PCA)特征脸人脸识别方法的基础，并对如何优化和拓展这一技术进行了探讨，对人脸识别领域的进一步研究具有重要参考价值。通过阅读这篇文章，读者将对人脸识别技术的统计特征方法及其应用有更全面的认识。