PCA_基于PCA算法的人脸识别

合集下载

一种增量PCA算法及其在人脸识别中的应用

向量Ｐ２ｌ＝［ｕ１，ｕ２， …，ｕｌ］，ｌ≤ｋ。
（６）则Ｓ的ＰＣＡ分解可以表示为Ｓ＝Ｐ"ＰＴ，其中Ｐ＝Ｈ１Ｐ２ｌ，
"＝１（ｍ＋ｒ
Ｉ＋"２ｌ）。
算法在Ｓ１的ＰＣＡ分解的基础上，利用Ｓ２的空间投影变换，使得可以在一个低维空间求解整体ＰＣＡ，并且该变换空间
２２８２００８，４４（６）
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
一种增量ＰＣＡ算法及其在人脸识别中的应用
夏鹏，张浩然，徐展敏ＸＩＡＰｅｎｇ，ＺＨＡＮＧＨａｏ－ｒａｎ，ＸＵＺｈａｎ－ｍｉｎ
浙江师范大学信息工程学院，浙江金华３２１００４ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＺｈｅｊｉａｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎｈｕａ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ３２１００４，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｘｉａｐｅｎｇ２００３＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ
１引言
人脸识别在过去的２０年中已经成为一个研究领域，由于人脸图像一般维数较高，所以在进行识别前都会采用一个维数约减步骤，而主成分分析（ＰＣＡ）是人脸识别领域最具代表性的维数约减方法，已经广泛地应用于各种人脸识别技术中，例如ｅｉｇｅｎｆａｃｅ［１］与ｆｉｓｈｅｒｆａｃｅ［２］一般ＰＣＡ采用批处理方式，但这就意味着只有准备好全部样本训练才能开始，在样本处理完之后训练也随之停止。另一方面意味着如果有新的样本或者样本集加进来，那么训练就要重新开始，代价巨大。尤其是第二个方面对

人脸识别算法的优化及改进方法详解

人脸识别算法的优化及改进方法详解人脸识别技术是近年来快速发展的一项人工智能技术，其在安全领域、人机交互领域和智能监控领域有着广泛的应用。

然而，目前的人脸识别算法仍然存在一些问题，如准确率、鲁棒性和计算效率等方面的限制。

本文将详细介绍人脸识别算法的优化和改进方法，以提高识别的准确性和效率。

一、特征提取算法的优化特征提取是人脸识别算法的核心步骤之一，直接影响到最终的识别效果。

常用的特征提取算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。

为了提高识别准确率，可以通过以下方法对特征提取算法进行优化：1.降低维度：PCA算法通常会产生高维特征向量，导致计算复杂度高。

可以使用基于SVD（奇异值分解）的快速PCA算法进行降维，以减少计算量和存储空间。

2.增强鲁棒性：LDA算法在处理非线性数据时性能较差，针对这个问题可以采用核技巧，如核主成分分析（KPCA）和核线性判别分析（KLDA），来提高算法的鲁棒性和非线性拟合能力。

3.结合时空信息：人脸识别算法除了可以利用静态图像进行识别，还可以结合视频序列的时空信息。

通过使用光流估计算法提取视频序列中的运动信息，并将其融合到静态特征中，可以提高识别的准确性。

二、人脸对齐算法的改进人脸对齐是人脸识别算法中的重要步骤，其目的是将输入的图像中的人脸对齐到一个标准姿态。

传统的人脸对齐算法通常使用刚体变换，如欧拉变换和仿射变换。

然而，这些算法对姿态变化较大的人脸无法获得良好的对齐效果。

为了改进人脸对齐算法，可以考虑以下方法：1.采用非刚体变换：使用非刚体变换模型，如Thin-Plate Spline（TPS）变换和Active Shape Model（ASM），可以更好地处理人脸的非刚体形变问题。

这些变换模型能够根据局部特征点的位置和形状变化来实现非刚体变换，从而提高对齐的准确性。

2.结合深度信息：近年来，深度学习技术的发展为人脸对齐提供了新的思路。

PCA在人脸识别中的改进算法

、．．ｂ１ＮＯ１６
Ｊ．１ａ２ｎ０ｌ
中国科技论文在线
ＳＥＣＥＡＥＣ１０１年１月
ＰＡ在人脸识别中的改进算法Ｃ
黄叻，张宝昌，刘金琨
（北京航空航天大学自动化与电气工程学院，北京１０９）０１１
ＡｓａｔＰｉｉａｃｍｏｅｔｎｌｓ（Ｃ）ｏｅｆｃｅｔｄｍｒｎｔｈｉｅｏｆａｒｅｔｃｏｗｄｌｕｅｂｔｃ：ｒｃｌｏｐｎｎａａｉＰＡｉｎｏａｐｅａｉｐｔｔｅｎｕｆｅｔｅｘａｉｉｙｓｒｎｐｙｓｓｃｄｎｏａｃｑｒｕｒｔｎｅｄ
ｉｅａｅｓｏｍａｅｅｏｎｔｎｓｃｓｈｍａａｅｒｃｇｉｏ．ｒｍｏｅｎｔｒａｆｉｇｓｒｃｇｉｏｕｈａｕｎｆｃｏｎｔｎＰｏｔＰＣＡ，ｕｎｆｃｃｇｉｉｎｔｃｎｑｅｂｓｄｈｉｅｉｄａｈｍａｅｒｏｎｔｈｉｕａｅａｅｏｅｏＣＡ，ｓｐｅｅｔｄｉｒｅａｎＰｉｒｓｎｅ，ｎｏｄｒｔｈｔＰＣＡｏｎｙｌｉｕｓａｉｒｕｏＦｉｔｔｅｏｇａａｉｇｓｔｓｄｖｄｉｎｔｌｍｔｔＧａｓｉｎｄｓｉｔｎ．ｒ，ｈｒｉｌｒｉｎｅｉｉｅｓｏｉｅｏｄｔｂｉｓｉｎｔｎｗａｄｉｔｏｅｓｂｓｔ．ＳｃｎｅｗｅｌｎｗｎＰｎｏｓｍｕ－ｅｓｅｏｄｔｌｋｏＣＡｔｏｓｉｔｓｄｔｈｓｕ－ｅｓｏｔｉｅｏｒｓｎｉｇｈ－ｍｅｄＷａｄｒｌｕｅｏｔｅｅｓｂｓｔｂａｄｃｒｅｐｄｎｈｃｅｙｎｏｔａｓｏｍｅｍａｒｘｓＴｒｕｈｔｅｅｍａｒｅ，ｒｉｉｇｓｔｎｄｔｓｎｅｗｅｅｍａｐｄｉｅｔｒｐａｅＩｄｉｏ，ｏｄｒｒｎｆｒｄｔｅ．ｈｏｇｈｓｉｔｉｓｔａｎｅｘｎａｅｔｇｓｔｒｉｐｅｎｆａｕｅｓｃ．ｎａｄｔｎｉｒｅｉｎｔａｅｕｅｏｔｅｃｒｅａｉｎａｏｇｓｍｐｅ．ｒｍｏｅｍｅｏｂｅｎｄｓａｃ — ｔｘｉｒｓｎｅ．ｉｔｉｅｏ，ｏｍｋＳｆｏｒｌｔｈｏｍｎａｌｓａｐｏｔｄｈｔｄａｄｏｉｔｎｅｍａｒＳｐｅｅｔＷｔｈｓｍｔｄｓｉｄｈｈｔｅｉｆｒｔｎｌｓｕｉｇｔｅｂｏｋｎｓｓｖｄｔｅｅｐｒｏｍａｃｓｉｒｖ．ｅｔｐｏｔＣＡｎｏｈｏｍａｉｏｔｄｒｎｌｃｉｇｉａｅａｎｔｅｆｒｎｅｉｍｐｏｅＴｏｔｓｒｍｏｅＰｎｏｈｄｎｈｈｄｄａｄｔｅａｕｔｔｅｆｒａｃ，ａｓｒｅｆｅｐｒｅｔｒｒｏｅｎａｈａａｅｉｇａａａｅ：ＦｒｔｈａａｅｖｌａｉｐｒｏｍｎｅｅｓｏｘｅｍｎｓｗｅｐｆｒｄｏｕｎｆｃｍａｅｄｔｂｓｅｅｕｎｆｃｅｓｉｉｅｅｍｍｓｍａａａｓＴｅｅｐｉｎｓｌｎｉａｅｔｔｄｔｂｅ．ｈｘｒｅｔｌｅｕｔｉｄｃｔｈａｔｅｐｒｏａｃｆｒｍｏｅＣＡｉｂｉｕｌｕｒｒｏｔａｏｔｄｔｎｌｓｅｍａｒｓｈｅｆｒｎｅｏｐｏｔｄＰｍｓｏｖｏｙｓｐｉｔｈｔｆｒｉｏａｓｅｏａｉ

PCA人脸识别的python实现

PCA⼈脸识别的python实现这⼏天看了看PCA及其⼈脸识别的流程，并在⽹络上搜相应的python代码，有，但代码质量不好，于是⾃⼰就重新写了下，对于att_faces数据集的识别率能达到92.5%~98.0%（40种类型，每种随机选5张训练，5张识别），全部代码如下，不到50⾏哦。

# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport os, glob, random, cv2def pca(data,k):data = np.float32(np.mat(data))rows,cols = data.shape #取⼤⼩data_mean = np.mean(data,0) #求均值Z = data - np.tile(data_mean,(rows,1))D,V = np.linalg.eig(Z*Z.T ) #特征值与特征向量V1 = V[:, :k] #取前k个特征向量V1 = Z.T*V1for i in xrange(k): #特征向量归⼀化V1[:,i] /= np.linalg.norm(V1[:,i])return np.array(Z*V1),data_mean,V1def loadImageSet(folder=u'E:/迅雷下载/faceProcess/att_faces', sampleCount=5): #加载图像集，随机选择sampleCount张图⽚⽤于训练trainData = []; testData = []; yTrain=[]; yTest = [];for k in range(40):folder2 = os.path.join(folder, 's%d' % (k+1))data = [cv2.imread(d.encode('gbk'),0) for d in glob.glob(os.path.join(folder2, '*.pgm'))]sample = random.sample(range(10), sampleCount)trainData.extend([data[i].ravel() for i in range(10) if i in sample])testData.extend([data[i].ravel() for i in range(10) if i not in sample])yTest.extend([k]* (10-sampleCount))yTrain.extend([k]* sampleCount)return np.array(trainData), np.array(yTrain), np.array(testData), np.array(yTest)def main():xTrain_, yTrain, xTest_, yTest = loadImageSet()num_train, num_test = xTrain_.shape[0], xTest_.shape[0]xTrain,data_mean,V = pca(xTrain_, 50)xTest = np.array((xTest_-np.tile(data_mean,(num_test,1))) * V) #得到测试脸在特征向量下的数据yPredict =[yTrain[np.sum((xTrain-np.tile(d,(num_train,1)))**2, 1).argmin()] for d in xTest]print u'欧式距离法识别率: %.2f%%'% ((yPredict == yTest).mean()*100)svm = cv2.SVM() #⽀持向量机⽅法svm.train(np.float32(xTrain), np.float32(yTrain), params = {'kernel_type':cv2.SVM_LINEAR})yPredict = [svm.predict(d) for d in np.float32(xTest)]#yPredict = svm.predict_all(xTest.astype(np.float64))print u'⽀持向量机识别率: %.2f%%' % ((yPredict == yTest).mean()*100)if __name__ =='__main__':main()。

基于CGA和PCA人脸特征的提取方法

Ｃｉａ２ＣｍｕｅＳｉｃｅａｔｅｔｆｉｈｉｎｖｒｔ，ｉｎ１０６Ｃｉａｈｎ；．ｏｐｔｃｎｅＤｐｒｎｎａＵｉｓｙＸｎｇ８０１，ｈｎ）ｒｅｍｏＱｇｅｉｉ
Ａｂｓｒｃ：Ａｉｎｔｔｅｐｏｌｍｆｈｗｏｄｔｒｎｈｉｎｓｏｆｔｅｅｇｎｅｔｒｎｐｎｉａｔａｔｍｉｇａｈｒｂｅｏｏｔｅｅｍｉｅｔｅｄｍｅｉｎｏｈｉｅｖｃｏｓｉｒｃｐｌｉ
ｃｎｏｅｔｎｌｓＰＡ）ａｎｖｌａｅｒｃｇｉｏｔｏａｅｎｔｅｃｍｉａｉｆＣｎｏｌｎｎａａｉＣ，ｏｅｆｃｅｏｎｔｎｍｅｄｂｓｄｏｏｂｎｔｎｏＡａｄｐｙｓ（ｉｈｈｏＰｃａｓｅｅｉａｏｉｍ（ＧｈｏｎｔｌｒｈＣＡ）ｉｐｏｏｅ．ＴｅＧｓｓｄｉｆｔｅ（ｉｎｅｔ）ｓｌｔｎｇｃｇｔｓｒｐｓｄｈｎＣＡｉｕｅｎｅｕａｒｅｅｖｃｒｅｅｉｇｏｃｏ
ｄｃｓｔｅｄｍｅｓｏｓｏａｅｆａｕｅｓａｅｗｉｈｈｇｌｃｕａｅｒｃｇｉｉｎｒｔｕｅｈｉｎｉｎｆｆｃｅｔｒｐｃｔｉｈｙａｃｒｔｅｏｎｔａｅ，ｂｔａｓｃｉｖｓｏｕｌｏａｈｅｅ
第２８卷
第５期
青海大学学报（自然科学版）ＪｕｎｌｆｉｇａＵｉｒｔ（ａｒｃｎｅｏｒａｏｎｈｉｎｖｓｙＮｔｅＳｉｃ）Ｑｅｉｕｅ

基于PCA和神经网络的人脸识别算法研究

基于PCA和神经网络的人脸识别算法研究作者：唐赫来源：《软件导刊》2013年第06期摘要：在MATLAB环境下，取ORL人脸数据库的部分人脸样本集，基于PCA方法提取人脸特征，形成特征脸空间，然后将每个人脸样本投影到该空间得到一投影系数向量，该投影系数向量在一个低维空间表述了一个人脸样本，这样就得到了训练样本集。

同时将另一部分ORL人脸数据库的人脸作同样处理得到测试样本集。

然后基于最近邻算法进行分类，得到识别率，接下来使用BP神经网络算法进行人脸识别，最后通过基于神经网络算法和最近邻算法进行综合决策，对待识别的人脸进行分类。

关键词：人脸识别；主成分；BP神经网络；最近邻算法中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1672-7800（2013）006-0033-02作者简介：唐赫（1989-），女，武汉理工大学理学院统计系硕士研究生，研究方向为人脸图像识别、遥感图像、统计预测决策。

0引言特征脸方法就是将人脸的图像域看作是一组随机向量，可以从训练图像中，通过主元分析得到一组特征脸图像，任意给定的人脸图像都可以近似为这组特征脸图像的线性组合，用组合的系数作为人脸的特征向量。

识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸组成的子空间上，比较其与已知人脸在特征脸空间中的位置。

经典的特征脸方法是采用基于欧氏距离的最近中心分类器，比较常用的是基于欧氏距离的最近邻。

1算法流程（1）读入人脸库。

每个人取前5张作为训练样本，后5张为测试样本，共40人，则训练样本和测试样本数分别为N=200。

人脸图像为92×112维，按列相连就构成N=10 304维矢量x-j，可视为N维空间中的一个点。

（2）构造平均脸和偏差矩阵。

（3）计算通（4）计算训练样本在特征脸子空间上的投影系数向量，生成训练集的人脸图像主分量allcoor-200×71。

（5）计算测试样本在特征脸子空间上的投影系数向量，生成测试集的人脸图像主分量tcoor-200×71。

PCA算法流程

PCA算法
• PCA是基于DKLT（离散K-L变换）的人脸识别方法，DKLT变换是图像压缩的一种最优正交变换，其生成矩阵一般为训练样本的总体散布矩阵。 • PCA算法实现从高维人脸图像在低维空间的特征描述，实现人脸识别。
具体方法
• 第一步：假设有N个样本，由灰度图组成，每个样本大小为M*N • ①写出训练样本矩阵： X=（X1,X2,……,XN)T

根据以下规则对人脸进行分类： 1）若 ≥ ，则输入图像不是人脸图像；，且i, i ≥ 2）若 < ，则输入图像包含未知人脸； i, i < 3）若 < ，且，则输入图像为库中第k个人的人脸。
人脸识别
• 库图像识别：识别单幅训练库中的图像
• 检测识别：对单幅包含人上半身及其背景的大幅图像，先检测图像中包含的人脸，再进行识别 • 自动识别：从摄像头实时抓取图像，进行识别
第四步：构建协方差矩阵
T 1 T 1 N C didi AA N i 1 N
A =（d1，d2，……， dN）
第五步：求协方差矩阵的特征值和特征向量，构造特征脸空间
• ①求出ATA的特征值 i 及其正交归一化特征向量Vi • ②根据特征值的贡献率选取前p个最大特征向量及其对应的特征向量 • ③贡献率是指选取的特征值的和与占所有特征值的和比，即： i p
其中向量Xi为由第i个图像的每一列向量堆叠成一列的
MN维列向量，即把矩阵向量化，如下图所示：
如：第i个图像矩阵为
1 2 3 4 5 6 7 8 9
则Xi为
1 4 7 2 5 8 3 6 9
第二步：计算平均脸
• 计算图片的平均脸：
1 E(x) N

人脸识别常用算法

人脸识别常用算法人脸识别是一种通过计算机视觉技术对图像或视频中的人脸进行检测、识别和验证的技术。

它在安防监控、人脸支付、人脸解锁等领域有着广泛的应用。

人脸识别的核心在于算法的设计与优化，下面将介绍几种常用的人脸识别算法。

一、特征提取算法特征提取算法是人脸识别的关键步骤，它通过对人脸图像进行分析和处理，提取出具有代表性的特征信息。

常用的特征提取算法有主成分分析（PCA）算法、线性判别分析（LDA）算法和局部二值模式（LBP）算法。

PCA算法通过对人脸图像进行降维，将高维的图像数据映射到低维的特征空间中，然后利用这些特征进行分类和识别。

LDA算法则是通过最大化类间距离和最小化类内距离的方式，寻找最优的投影方向，以实现人脸的区分和识别。

LBP算法则是一种局部特征描述算法，它通过对图像的每个像素点与其周围像素点进行比较，得到一个二进制编码，从而提取出人脸的纹理信息。

二、人脸检测算法人脸检测算法是人脸识别的前置步骤，它主要用于检测图像或视频中是否存在人脸，并将其位置标记出来。

常用的人脸检测算法有Viola-Jones算法、卷积神经网络（CNN）算法和级联分类器算法。

Viola-Jones算法是一种基于机器学习的人脸检测算法，它通过训练一个级联的强分类器来实现人脸的检测。

CNN算法则是一种深度学习算法，它通过构建多层的卷积神经网络来提取图像的特征，并通过分类器进行人脸检测。

级联分类器算法则是将多个分类器组合在一起，通过级联的方式进行人脸检测，以提高检测的准确率和速度。

三、人脸识别算法人脸识别算法是通过对提取的人脸特征进行匹配和比对，从而实现对人脸的识别和验证。

常用的人脸识别算法有支持向量机（SVM）算法、人工神经网络（ANN）算法和卷积神经网络（CNN）算法。

SVM算法是一种监督学习算法，它通过构建一个超平面来实现对不同类别的人脸进行分类和识别。

ANN算法则是一种模拟人脑神经元工作原理的算法，它通过构建多层的神经网络来实现对人脸的识别。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

PCA_基于PCA算法的人脸识别
人脸识别是一种通过计算机技术对人脸图像进行自动识别的方法。

它
是生物识别技术中的一种重要应用，可以用于安全门禁、刷脸支付等领域。

人脸识别涉及到两个关键问题：特征提取和分类器设计。

而基于PCA算法
的人脸识别就是其中一种典型的特征提取方法。

PCA算法的基本思想是将高维空间中的数据通过线性映射转换成低维
空间中的数据，保留最重要的特征信息。

在人脸识别中，首先需要构建一
个人脸图像的训练集，其中包括多个不同人的人脸图像。

然后，需要对这
些图像进行预处理，如灰度化、人脸对齐等。

接下来，将这些预处理后的
图像按照一定的规则排列成一个矩阵，每一列代表一个人脸图像的像素向量。

接着，将这个矩阵进行PCA降维处理。

将该矩阵进行奇异值分解，得
到特征矩阵和特征向量。

这些特征向量即为人脸的主成分，代表了图像中
最重要的特征信息。

最后，可以利用这些特征向量来训练分类器，进行人
脸识别。

在实际应用中，基于PCA算法的人脸识别还需要解决一些问题。

首先
是数据预处理的问题，包括图像的归一化、灰度化和人脸对齐等。

这些预
处理操作可以提高算法的准确性和鲁棒性。

其次是参数的选择问题，如降
维后的维数、分类器的选择等。

这些参数的选择需要根据具体的应用场景
进行调整。

最后是识别效果的评估问题，需要使用一些评价指标对算法的
性能进行评估，如准确率、召回率等。

基于PCA算法的人脸识别有着广泛的应用前景。

它具有计算简单、识
别效果好的特点。

但是在实际应用中，还存在一些问题需要解决。

一方面，PCA算法对输入的人脸图像具有一定的要求，要求图像具有一定的清晰度
和人脸的完整性。

另一方面，PCA算法在人脸表情、光照、姿态等方面的
变化较为敏感，容易导致识别错误。

因此，如何提高算法的鲁棒性、减少
误识率是目前研究的重点和难点。

综上所述，PCA算法是一种常见的人脸识别方法，具有广泛的应用前景。

它通过提取人脸图像中最重要的特征信息，实现对人脸图像的识别。

在实际应用中，还需要解决数据预处理、参数选择和识别效果评估等问题。

基于PCA算法的人脸识别在工程实践中具有很大的挑战，需要进一步研究
改进算法，提高鲁棒性和准确性。