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基于PCA算法的人脸识别研究

作者:时间:2009-06-17来源:网络

为了区分和非,还需计算原始图像R与其由特征空间重建的图像Rf之间的距离ε:

采用最小距离法对进行分类,分类规则如下:
(1)若ε≥θc,则输入图像不是人脸图像;
(2)若则输入图像包含未知人脸;
(3)若则输入图像为库中第k个人的人脸。


4 实验结果
实验在两个图库上测试,首先是一个ORL人脸库,该库包含40个不同人物,每人有lO张图片,共400幅。用训练样本进行测试,率为95%。一个是自建人脸库,该库包含20个不同人物,每人有5张不同表情和姿态下的图片,总共100幅。随着训练样本的增加,率会有所提升,但是并不是越多越好,当超过一定的训练样本数目时,率反而有所下降。


5 未来的发展
是一个跨学科富挑战性的前沿课题,人脸图像中姿态、光照、表情、饰物、背景、时间跨度等因素的变化对的鲁棒性都有着负面的影响,单一的方法识别率不高,今后的发展方向可以与其他方法(如:支持向量机、小波变化等)相结合来弥补单一方法的不足,让身份识别更准确。

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