1、不管子空间的具体形式如何，这种方法用于图像识别的基本思想都是一样的，首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。因此，本次采用PCA算法确定一个子空间，最后使用最小距离法进行识别，并用matlab实现。二、PCA 原理和人脸识别方法1）K-L 变换 K-L 变换以原始数据的协方差矩阵的归一化正交特征矢量构成的正交矩阵作为变换矩阵，对原始数据进行正交变换，在变换域上实现数据压缩。它具有去相关性、能量集中等特性，属于均方误差测度下，失真最小的一种变换，是最能去除原始数据之间相关性的一种变换。PCA 则是选
2、取协方差矩阵前 k 个最大的特征值的特征向量构成 K-L 变换矩阵。2）主成分的数目的选取 保留多少个主成分取决于保留部分的累积方差在方差总和中所占百分比（即累计贡献率），它标志着前几个主成分概括信息之多寡。实践中，粗略规定一个百分比便可决定保留几个主成分；如果多留一个主成分，累积方差增加无几，便不再多留。3）人脸空间建立 假设一幅人脸图像包含 N 个像素点，它可以用一个 N 维向量 表示。这样，训练样本库就可以用 i（i=1，.，M）表示。协方差矩阵 C 的正交特征向量就是组成人脸空间的基向量，即特征脸。 将特征值由大到小排列：12.r,其对应的特征向量为 k。这样每一幅人脸图像都可以投影到
3、由 u1,u2,.,ur张成的子空间中。因此，每一幅人脸图像对应于子空间中的一点。同样，子空间的任意一点也对应于一幅图像。4）人脸识别 有了这样一个由特征脸张成的降维子空间，任何一幅人脸图像都可以向其投影得到一组坐标系数，这组系数表明了该图像在子空间中的位置，从而可以作为人脸识别的依据。计算数据库中每张图片在子空间中的坐标，得到一组坐标，作为下一步识别匹配的搜索空间。 计算新输入图片在子空间中的坐标，采用最小距离法，遍历搜索空间，得到与其距离最小的坐标向量，该向量对应的人脸图像即为识别匹配的结果。三、实验步骤1） 每人选取 4 幅共 60 幅作为训练样本，将每一幅图像（128*128）写成列向
4、量形式排列成矩阵2） 求协方差矩阵3） 求协方差矩阵特征值求特征向量（特征脸）将特征向量排列成变换矩阵4） 计算每幅图像的投影5） 计算待识别人脸的投影6） 遍历搜索进行匹配四、实验结果与分析matlab 界面效果如下所示 图 1 用户使用界面图 2 选择图片图 3 图片选择后图 4 识别后由于利用了标准库，并且识别的人数不是很多，也没有选择有大块左阴影和右阴影的人作为训练集以及测试，所以最终的结果还是非常不错的，识别率可达100%。 但是选择有较大阴影的人做测试，则会出现识别错误，所以 PCA 算法还是存在一定的局限性。图 5 识别错误主要代码展示function pushbutton1_C
5、allback（hObject, eventdata, handles） % hObject handle to pushbutton1 （see GCBO） % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data （see GUIDATA） % read image to be recognize %读取图片global im;, pathname = uigetfile（*.bmp,choose photo）;str =
6、 pathname, ;im = imread（str）;axes（ handles.axes1）;imshow（im）;% - Executes on button press in pushbutton2. function pushbutton2_Callback（hObject, eventdata, handles） % hObject handle to pushbutton2 （see GCBO） global im global reference global W %均值向量按列排成的变换矩阵global imgmean %均值向量global col_of_data glo
7、bal pathname global img_path_list % 预处理新数据 im = double（im（:）;objectone = W*（im - imgmean）; %计算每幅图像的投影distance = 100000000;% 最小距离法，寻找和待识别图片最为接近的训练图片 for k = 1:col_of_data temp = norm（objectone - reference（:,k）; if（distancetemp） aimone = k; distance = temp; aimpath = strcat（pathname, /, img_path_list（
8、aimone）.name）; axes（ handles.axes2 ） imshow（aimpath） end end % 显示测试结果 % aimpath = strcat（pathname, % axes（ handles.axes2 ） % imshow（aimpath） % - Executes on button press in pushbutton3. function pushbutton3_Callback（hObject, eventdata, handles） % hObject handle to pushbutton3 （see GCBO） global W glo
9、bal imgmean global col_of_data global pathname % 批量读取指定文件夹下的图片 128*128 pathname = uigetdir;img_path_list = dir（strcat（pathname,*.bmpimg_num = length（img_path_list）;imagedata = ; if img_num 0 for j = 1:img_num img_name = img_path_list（j）.name; temp = imread（strcat（pathname, , img_name）; temp = double
10、（temp（: imagedata = imagedata, temp;col_of_data = size（imagedata,2）;% 中心化 & 计算协方差矩阵 imgmean = mean（imagedata,2）;for i = 1: imagedata（:,i） = imagedata（:,i） - imgmean;covMat = imagedata*imagedata;COEFF, latent, explained = pcacov（covMat）;% 选择构成 95%能量的特征值 i = 1;proportion = 0;while（proportion 95） proportion = proportion + explained（i）; i = i+1;p = i - 1;% 特征脸 W = imagedata*COEFF; % N*M 阶 W = W（:,1:p）; % N*p 阶 % 训练样本在新座标基下的表达矩阵 p*M reference = W
