MATLAB实现2DPCA人脸识别算法
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更新于2024-09-12
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"该资源是一个MATLAB实现的2维主元分析(2DPCA)程序,用于人脸识别。程序按照Turk-Pentland的Eigenfaces方法执行,最终将所有图像投影到由PCA找到的subDim维子空间,并保存PCA投影矩阵到磁盘。"
2维主元分析(2DPCA)是一种统计学方法,常用于数据分析和降维,尤其在图像处理领域如人脸识别中。PCA的主要目标是找出数据集中的主要变化方向,即主元,通过这些主元可以有效地表示原始数据。在人脸识别中,2DPCA可以提取人脸图像的关键特征,减少数据的复杂性,同时保持足够的识别能力。
在MATLAB程序`function pca`中,输入参数包括:
1. `path`:存放归一化图像的完整路径,这些图像通常来自FERET数据库,一个广泛用于人脸识别研究的数据集。
2. `trainList`:训练用图像列表,应为不带扩展名的图像名称,`.pgm`会自动添加。
3. `subDim`:保留的维度数量,即期望的子空间维度。如果未提供此参数,程序将保留最大非零维度,即(训练图像数量)-1。
程序的执行流程大致如下:
1. 加载训练图像列表,并对图像进行预处理,如归一化,以消除光照、角度等因素的影响。
2. 使用PCA算法计算训练图像的协方差矩阵,找到特征值和特征向量。
3. 根据`subDim`选择最大的几个特征值对应的特征向量,这些特征向量构成新的基,即PCA投影矩阵。
4. 将所有训练图像投影到这个低维子空间,生成新的特征向量表示。
5. 将PCA投影矩阵和投影后的图像保存到磁盘,以便后续的人脸识别过程使用。
引用的文献来自M.Turk和A.Pentland,他们提出的Eigenfaces方法是人脸识别领域的经典工作。Eigenfaces是一种基于PCA的视觉特征表示,它通过将人脸图像视为高维空间中的点,并找到该空间的主要成分来实现人脸识别。
通过这个MATLAB程序,用户可以自定义训练图像、保留的维度,从而定制适合特定应用的人脸识别模型。然而,实际应用时还需要结合分类器(如支持向量机SVM)和其他后处理步骤来完成完整的识别过程。
2018-12-19 上传
2022-07-15 上传
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2022-07-14 上传
2022-07-15 上传
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