论文-PCA人脸特征提取技术研究

人脸识别是生物特征识别中一个活跃的研究领域，与利用指纹、虹膜等其他生物特征识别相比，人脸识别具有直接、友好、方便的特点，是进行身份确认的最自然直接的手段。因此，人脸识别在信息安全、刑事侦破、出入口控制等领域具有广泛的应用前景。人脸识别的一般步骤是图像预处理，特征提取，分类识别。其中特征提取直接决定分类结果的好坏，在人脸识别中占有重要地位。一个好的特征提取方法具有算法简单和速度快等特点，本文主要研究一种经典的特征提取方法—主成分分析法（PCA），其基本思想是降维。主要的工作如下：挑选人脸库，建立训练集和测试集；对训练集和测试集中的图像进行PCA处理，即进行特征提取，求出人脸图像在特征脸空间中的坐标系数，以此来作为人脸图像的特征；选用最近邻分类器实现人脸识别和分类，从识别效果来说明PCA的优缺点