主成分分析在人脸识别中的应用- python/java

Question

我想使用主成分分析算法进行面部识别。我想自己用python或java实现算法，但是我不确定从哪里开始。我将感谢一些代码示例/教程/参考资料来帮助我入门。

Answer 1

你可以从阅读关于EigenFaces方法(基于主成分分析的人脸识别)的原始论文开始：

“用于识别的特征脸”：http://www.cs.ucsb.edu/~mturk/Papers/jcn.pdf

此外，如果你想找到一些代码样本，在最新版本中实现的OpenCV，也是基于EigenFaces的人脸识别器：

http://opencv.itseez.com/modules/contrib/doc/facerec/facerec_api.html?highlight=face%20recognition#createeigenfacerecognizer

请注意，这是针对OpenCV的python绑定，也是名为JavaCV的OpenCV的Java版本。

Answer 2

如果您想编写自己的PCA代码，我建议您查看Wikipedia文章作为起点。

如果您正在寻找PCA代码，请尝试使用Numpy上的代码。

对于一般的PCA建议:通常，人们会将2D图像数组转换为1维字节数组(通过堆叠)。如果您对n个训练图像中的每个图像执行此操作，并假设每个图像在平坦化时都是p像素，那么您就有了用于PCA的n x p训练集！(注意: PCA有许多技巧，例如取零表示数据等)

此外，有大量的文献表明Non-negative Matrix Factorization is better for facial recognition

Answer 3

下面是一个使用python的简单教程：http://www.janeriksolem.net/2009/01/pca-for-images-using-python.html