摘要
人脸识别一直是计算机视觉领域的热门研究课题,其旨在学习人的独特的脸部特征信息进行身份识别。人脸识别一般使用摄像机采集含有人脸的图像或视频,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对人脸进行识别。得益于模式识别技术的迅速发展,人脸识别的精度和速度均取得突破。本文中,为了探讨现有人脸识别方法的应用边界,选择主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)对同一人脸数据集进行降维,然后使用基于向量机进行分类,比较PCA和LDA在不同维数、使用不同的核函数进行分类时的准确率,从而选出最高准确度下所使用的算法以及参数组合。
