基于PCA和SRC算法的人脸识别储物柜系统的设计与实现

摘要

该文设计研究了人脸识别储物柜系统,针对影响识别率的因素,采用了压缩感知即结合主成分特征提取的稀疏表示分类算法(SRC).阐述了主成分分析法(PCA)提取特征向量的工作原理和稀疏表示分类算法的实现,以及人脸识别储物柜的硬件实现和软件流程.试验结果表明,与传统的识别算法比对,结合压缩感知理论的人脸识别方法,识别率高,对噪声、有部分遮挡物情况的识别效果较好.