基于K L变换和平均近邻法的人脸识别

首先介绍了K-L变换和近邻法判别的原理;然后以MATLAB R2009b为实验平台,分别利用类间散布矩阵和总体散布矩阵作为K-L变换的的产生矩阵,对ORL人脸库的400幅图片进行K-L变换,一部分作为训练样本,一部分作为待识别样本,训练样本以产生特征脸空间;接着计算出待识别图片在特征脸空间的坐标,采用平均近邻法进行人脸识别。最终的实验结果给出了基于两种产生矩阵的算法时间和正确识别率,实验证明采用K-L变换对人脸提取特征很有效,本文基于K-L变换和平均近邻判别法的人脸识别的方法正确率最高可达到95%。