什么是Eigenfaces？
Eigenfaces是一种基于主成分分析（PCA）的人脸识别技术，通过将人脸图像转换为特征脸空间，提取关键特征进行分类。其核心思想是用一组正交基向量（特征脸）表示人脸图像，降低维度同时保留重要信息。
技术原理简述
图像预处理
- 将人脸图像统一尺寸（如64x64像素）
- 转换为灰度图并进行标准化处理
- 示例：
构建协方差矩阵
- 计算所有训练样本的协方差矩阵
- 通过特征值分解获取主成分（特征脸）
- 关键步骤：
- 数据中心化（均值为0）
- 计算协方差矩阵的特征向量
特征脸生成
- 选取最大特征值对应的特征向量作为主成分
- 将人脸图像投影到特征脸空间
实际应用步骤
- 准备人脸图像数据集（如Yale数据库）
- 计算平均人脸作为基准
- 提取特征脸作为基向量
- 通过投影实现人脸识别
- ✅ 本站扩展阅读：人脸识别技术详解
优势与局限
| 优点 | 局限性 |
|---|---|
| 计算效率高 | 对光照/姿态变化敏感 |
| 降维效果显著 | 需要大量训练样本 |
| 可视化特征空间 | 可能丢失局部细节 |
进阶学习建议
- 探索**线性判别分析（LDA）**改进方法
- 学习深度学习在人脸识别中的应用
- 实践：Eigenfaces代码实现示例
💡 小贴士：Eigenfaces的数学基础涉及线性代数，建议先掌握PCA原理后再深入学习！