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      特征脸(PCA)的人脸识别方法:特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法,KL变换是图像压缩的一种正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基,人脸识别报价,保留其中重要的正交基,由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性,就可以将这些投影用作识别的特征矢量,人脸识别找哪家,这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本,而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

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      人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。

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