PCA人脸识别过程
来源:互联网 发布:道可道 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/09 16:24
1:一共有N个人脸,每个人脸按照像素从左到右,从上到下,计算出来每个人脸的相像素个数M,则形成人脸矩阵M*N,接着对这个矩阵每行的值减去均值形成新的矩阵,然后对这个矩阵求它的协方差矩阵,继续对协方差矩阵求前m个值最大的特征向量(特征向量是M*1的),然后形成Feature Vectures(M*m)的。记这个矩阵为A
2:对人脸库的每个人的脸(一个人可能有多个人脸图)分别对A求投影,这个投影出来组成的是一个(1*m),如果一个人有多个人脸图形的话就做平均,形成这个权重矩阵(1*m),图形库中一共有N个人脸,那么也就有N个1*m的权重矩阵(这里补充一下球矩阵投影的运算:多维向量A与B的投影的计算公式为)。
3:新来的图片,计算权重矩阵,然后和N个1*m的权重矩阵求距离,距离哪个最近就确定为哪个人脸。
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