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利用PCA进行特征提取的经典算法——Eigenface算法
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在利用PCA进行特征提取的算法中，特征脸方法(Eigenface)是其中的一个经典算法。特征脸方法是从主成分分析导出的一种人脸识别和描述技术。特征脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量，因此可以采用K-L变换获得其正交K-L基底。对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状，因此又称为特征脸。利用这些基底的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，因此可以进行人脸识别与合成。识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸张成的子空间上，比较其与己知人脸在特征空间中的位置，具体步骤如下：
(1)初始化，获得人脸图像的训练集并计算特征脸，定义为人脸空间，存储在模板库中，以便系统进行识别；
(2)输入新的人脸图像，将其映射到特征脸空间，得到一组关于该人脸的特征数据；
(3)通过检查图像与人脸空间的距离判断它是否是人脸；
(4)若为人脸，根据权值模式判断它是否为数据库中的某个人，并做出具体的操作。
PCA人脸识别流程
完整的PCA人脸识别应该包括以下四个步骤：人脸图像预处理；读入人脸库，训练成特征子空间；把训练图像和测试图像投影到上一步骤得到的子空间上；选择一定的距离函数进行识别。下面详细描述整个过程：
(1)读入人脸库
*化人脸库后，将库中的每人选择一定数量的图像构成训练集，其余构成测试集。设*化后的图像是N×N的，按列相连就构成
﹨* MERGEFORMAT
维向量，可看作是
﹨* MERGEFORMAT
维空间中的一个点，可以通过K-L变换用一个低维子空间描述这个图像。
(2)计算K-L变换的生成矩阵，并求取图像的特征值和特征向量
假设人脸图像库中有N幅人脸图像，用向量表示为
﹨* MERGEFORMAT
(向量维数设为L），其人脸平均图像如式（2-1）所示：
﹨* MERGEFORMAT
（2-1）
由此可得到每幅图像的均差，高清USB摄像头模组，如式（2-2）所示：
，
﹨* MERGEFORMAT
（2-2）
这样可计算协方差矩阵，如式（2-3）所示：
﹨* MERGEFORMAT
（2-3）
计算矩阵C的特征值
﹨* MERGEFORMAT
和对应特征向量
﹨* MERGEFORMAT
。
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人脸识别技术的未来发展趋势：
经过约四十年的发展，人脸检测和识别技术取得了长足进步。但因诸多因的制约，目前，基于计算机视觉的人脸检测和识别研究还远未成熟。通过本*的研究和分析，认为以下几个方面尤其值得进一步深入探索:
（1）人脸区域的有效分割。
本文仅对彩色的图像中的人脸检测进行了比较详细的研究，如何在灰度图像中快速有效地检测到人脸位置，并准确分割出人脸值得深入研究。
（2）从三维的角度研究人脸识别问题。
本文只研究了使用三维信息处理姿态变化下的人脸识别问题。人脸是非刚性物体，人脸表情的变化会导致人脸具有较大的变形;光照的变化会引起人脸纹理很大的变化。因此，使用三维信息实现光照、姿态、表情不变的人脸识别值得进一步研究。
（3）多信息合作与融合机制的研究。
由于各种生物识别技术都有各自的缺点和局限性，仅仅依靠单一的生物特征有时无法满足实际需要，摄像头模组厂家，因此将不同特征、不同识别方法结合建立基于多生物特征的识别融合系统，正在受到广泛的关注。列如将肤色、作甚至语音等信息进行融合，必将****检测的性能。
（4）应用系统设计方面的工作。
本文在实验条件下对有限的几个人脸数据库进行了静态识别研究。构建鲁棒性、实用的人脸识别应用系统需要很多的工程技术解决方案和实践开发经验的支持。因此，摄像头模组，如何将本文算法应用的实际工程中，开发出相应的应用系统是未来工作之一。
（5）对于摄像机图象的研究。
从摄像机输入动态图可以进行二维及三维的运动估计，4K摄像头模组，从而建立三维的人脸模型[16]。在此基础上，我们可以进行有效的表情分析和多姿态的人脸检验，以作为身份辨认的辅助手段。目前复杂背景图像中的人脸检测方法多针对正面端正的人脸.多姿态人脸的检测(特别是侧面人脸的检测)还存在很大的困难，有效的方法还不多。这方面的研究也将是一个*。
（6）研究和使用新的照射源。
如红外线、某些特定频率的电磁波等，利用人脸和皮肤对这些照射源特殊的反射特性来快速的*出人脸的大致区域。
（7）深入研究非人脸样本的选取算法。
由于非人脸的多样性，非常难以选取一定量的样本来加以充分表示。因此研究如何快速选取少量的关键非人脸样本可以解决非人脸样本难以界定的问题。使其能够合理快速的提取体现人脸特性的关键特征，以****人脸检测的泛化性能。
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