基于PCA主成分分析的人脸检测实现与分析  

Human Face Recognition with PCA Method

作　　者：孙崇璇[1] 

机构地区：[1]云南交通职业技术学院,云南昆明650101

出　　处：《云南民族大学学报（自然科学版）》2010年第6期439-443,共5页Journal of Yunnan Minzu University:Natural Sciences Edition

基　　金：云南省教育厅科学研究基金(09Y0257)

摘　　要：介绍了基于PCA主成分分析的人脸检测原理,提出使用直方图均衡和切割图像的方法弱化非人脸特征信息干扰,提升主成分分析效果.并通过对35幅原始灰度人脸样本进行训练,使用Matlab实现全部分析步骤,并成功通过信噪比阈值判定完成了对样本空间外的人脸图像与非人脸图像的区分.As a subspace projection technique within the context of a baseline system for human face recognition,the principal component analysis（PCA） is introduced in this paper.With the histogram equalization and human face normalization methods,an algorithm with a higher recognition rate is achieved by using MATLAB.In this study,35 grayscale human faces were used as sample images.

关 键 词：人脸检测 MATLAB实现 PCA主成分分析 直方图均衡 人脸归一化 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]