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目前人脸识别研究范围主要包括以下几个方面：

（1）人脸检测与***：即从某一场景中检测出某人并对其***。

（2）人脸特征表示：即采取不同的方式来表示人脸的特征。

（3）人脸识别：即将获取的人脸与数据库已知的人脸进行比对，得出相关信息，识别出人脸。

（4）表情与姿态分析：对待识别的人脸表情与姿态进行分析，并加以归类。

（5）生理分析与分类：分析人脸的生理特征，得出其生理的相关信息。

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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，摄像头批发，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

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，网红***摄像头批发，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，如式（2-2）所示：

，

﹨* MERGEFORMAT

（2-2）

这样可计算协方差矩阵，***摄像头批发，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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对颜色进行编码的方法统称为“颜色空间””。用简单的话说，世界上任何一

种颜色的“颜色空间”都可定义成一个固定的数字或变量。

RGB格式:采用这种编码方法，每种颜色都可用三个变量来表示红色、绿色以及

　　　　　　蓝色的强度。每一个像素有三原色R红色、G绿色、B蓝色组成。

YUV格式:是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法，属于PAL。其中“Y”表

　　　　　　示明亮度(Luminance或Luma)，就是灰阶值；而“U”和“V”表示色度

　　　　　　(Chrominance或Chroma)，是描述影像色彩及饱和度，用于相应像素的

　　　　　　颜色。

RAW

DATA格式:是CCD或CMOS在将光信号转换为电信号时的电平高低的原

　　　　　　　　　　始记录，单纯地将没有进行任何处理的图像数据，即摄像元

　　　　　　　　　　件直接得到的电信号进行数字化处理而得到的。

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