人脸识别经典算法一：特征脸方法（Eigenface）

这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其余方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下仍是颇有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在另外一篇博客里：特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法) 。本文的参考资料附在最后了^_^

步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在咱们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不一样人的人脸的图像，可是看着怎么不像呢，难道我有脸盲症么），以下图所示哦。每张图像能够转换成一个N维的向量（是的，没错，一个像素一个像素的排成一行就行了，至因而横着仍是竖着获取原图像的像素，随你本身，只要先后统一就能够），而后把这M个向量放到一个集合S里，以下式所示。

步骤二：在获取到人脸向量集合S后，计算获得平均图像Ψ ，至于怎么计算平均图像，公式在下面。就是把集合S里面的向量遍历一遍进行累加，而后取平均值。获得的这个Ψ 其实还挺有意思的，Ψ 其实也是一个N维向量，若是再把它还原回图像的形式的话，能够获得以下的“平均脸”，是的没错，还他妈的挺帅啊。那若是你想看一下某计算机学院男平生均下来都长得什么样子，用上面的方法就能够了。

步骤三：计算每张图像和平均图像的差值Φ  ，就是用S集合里的每一个元素减去步骤二中的平均值。

步骤四：找到M个正交的单位向量u_n ，这些单位向量实际上是用来描述Φ  （步骤三中的差值）分布的。u_n 里面的第k（k=1,2,3...M)个向量u_k 是经过下式计算的，

 

当这个λk（原文里取了个名字叫特征值）取最小的值时，u_k  基本就肯定了。补充一下，刚才也说了，这M个向量是相互正交并且是单位长度的，因此啦，u_k  还要知足下式：

上面的等式使得u_k 为单位正交向量。计算上面的u_k 其实就是计算以下协方差矩阵的特征向量：

其中

对于一个NxN（好比100x100）维的图像来讲，上述直接计算其特征向量计算量实在是太大了（协方差矩阵能够达到10000x10000），因此有了以下的简单计算。

步骤四另解：若是训练图像的数量小于图像的维数好比（M<N^2)，那么起做用的特征向量只有M-1个而不是N^2个（由于其余的特征向量对应的特征值为0），因此求解特征向量咱们只须要求解一个NxN的矩阵。这个矩阵就是步骤四中的AA^T ，咱们能够设该矩阵为L，那么L的第m行n列的元素能够表示为：

一旦咱们找到了L矩阵的M个特征向量v_l，那么协方差矩阵的特征向量u_l就能够表示为：

这些特征向量若是还原成像素排列的话，其实还蛮像人脸的，因此称之为特征脸（以下图）。图里有二十五个特征脸，数量上和训练图像相等只是巧合。有论文代表通常的应用40个特征脸已经足够了。论文Eigenface for recognition里只用了7个特征脸来代表实验。

步骤五：识别人脸。OK，终于到这步了，别绕晕啦，上面几步是为了对人脸进行降维找到表征人脸的合适向量的。首先考虑一张新的人脸，咱们能够用特征脸对其进行标示：

其中k=1,2...M,对于第k个特征脸uk，上式能够计算其对应的权重，M个权重能够构成一个向量：

perfect，这就是求得的特征脸对人脸的表示了！

那如何对人脸进行识别呢，看下式：

其中Ω表明要判别的人脸，Ωk表明训练集内的某我的脸，二者都是经过特征脸的权重来表示的。式子是对二者求欧式距离，当距离小于阈值时说明要判别的脸和训练集内的第k个脸是同一我的的。当遍历全部训练集都大于阈值时，根据距离值的大小又可分为是新的人脸或者不是人脸的两种状况。根据训练集的不一样，阈值设定并非固定的。

后续会有对PCA理论的补充^_^.已补充理论：特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法)

参考资料：

一、Eigenface for Recognition：http://www.cs.ucsb.edu/~mturk/Papers/jcn.pdf

二、特征脸维基百科：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%89%B9%E5%BE%81%E8%84%B8

三、Eigenface_tutorial：http://www.pages.drexel.edu/~sis26/Eigenface%20Tutorial.htm

转载 http://blog.csdn.net/smartempire/article/details/21406005