基于K-L变换和奇异值分解的人脸识别

摘要

人脸识别是当今人脸图像处理领域的研究热点。为了得到良好的人脸识别效果,提出基于K-L变换和奇异值分解的人脸识别方法。首先采用K-L变换对人脸数据库中的人脸特征进行训练,以减少训练样本的规模,其次构建人脸训练数据库和测试数据库,最后采用欧式距离法选取距离最小的样本类别作为识别结果。实验结果表明,该方法人脸识别正确率较高。