OpenCv高阶(十五)——EigenFace人脸识别

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前言

人脸识别作为生物特征识别技术的重要分支,凭借其非接触性与便捷性,广泛应用于安防、金融等领域。传统方法依赖几何特征或局部纹理分析,但对光照、姿态变化敏感,泛化能力受限。1991年Turk与Pentland提出的EigenFace算法,开创性地将主成分分析(PCA)应用于人脸识别,通过构建低维"特征脸"空间实现高维人脸数据的高效表征,为统计学习方法奠定了基石。尽管深度学习已在识别精度上实现突破,但EigenFace揭示的"特征空间降维"思想仍是理解现代算法的关键。本文系统解析该算法的数学原理、实现流程与实践要点,剖析其优势与局限性,为探索复杂模型提供理论支撑。


一、EigenFace人脸识别原理

EigenFace人脸识别是一种基于主成分分析(PCA)的经典方法,用于人脸识别和降维。其核心思想是将人脸图像转换为低维特征空间中的投影,通过比较这些投影实现识别。

  1. 数据预处理
    灰度化与对齐:将所有人脸图像转换为灰度图,并调整至相同尺寸(如100×100像素),确保人脸关键部位(如眼睛、嘴巴)对齐。

向量化:将每张图像按行或列展开为一个列向量。例如,100×100的图像变为10,000维向量,记为Γi。

构建训练矩阵:将所有

K

K张训练图像的向量按列排列,构成矩阵

  1. 计算平均脸(Mean Face)

计算所有训练图像的平均向量:

去中心化:每张图像减去平均脸,得到差值向量:

  1. 主成分分析(PCA)

协方差矩阵:计算数据的变化方向,协方差矩阵为:

  1. 投影与特征提取

将每张训练图像投影到特征脸空间,得到权重向量:

  1. 识别过程

二、EigenFace人脸识别代码

1、导入OpenCV和NumPy库

python 复制代码
import cv2
import numpy as np

2、数据加载与预处理部分

加载4张训练图像,并统一调整为120x180像素的灰度图

python 复制代码
a = cv2.resize(cv2.imread('../data/face-detect/lyf1.png', 0), (120, 180))  # 参数0表示以灰度模式读取
b = cv2.resize(cv2.imread('../data/face-detect/lyf2.png', 0), (120, 180))
c = cv2.resize(cv2.imread('../data/face-detect/pyc1.png', 0), (120, 180))
d = cv2.resize(cv2.imread('../data/face-detect/pyc2.png', 0), (120, 180))

将图像存入列表,构成训练集

python 复制代码
image = []
image.append(a)
image.append(b)
image.append(c)
image.append(d)

定义标签:前两张(lyf1, lyf2)标记为0,后两张(pyc1, pyc2)标记为1

python 复制代码
labels = [0, 0, 1, 1]

加载待识别的测试图像,并进行相同预处理

python 复制代码
pre_image = cv2.imread('../data/face-detect/lyf.png', 0)
pre_image = cv2.resize(pre_image, (120, 180))

3、创建与训练EigenFace模型部分

创建EigenFace识别器,设置阈值(相似度超过阈值则返回-1)

threshold参数控制分类的严格程度:值越大,判定为"未知"的可能性越高

python 复制代码
recoginzer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create(threshold=5000)

使用训练图像和标签训练模型

注:OpenCV的train方法要求标签必须为NumPy数组格式

python 复制代码
recoginzer.train(image, np.array(labels))

4、预测与结果输出部分

对测试图像进行预测,返回预测标签和置信度

注意:置信度值越小表示匹配度越高(本质上是与特征空间的距离)

python 复制代码
labels, confidence = recoginzer.predict(pre_image)

定义标签与名称的映射字典,-1表示未知

python 复制代码
dict = {0: 'lyf', 1: 'pyc', -1: 'not found'}

输出识别结果和置信度

python 复制代码
print("这是", dict[labels])
print("置信度为:", confidence)  # 数值越低,匹配度越高

5、可视化部分:在测试图像上叠加识别结果

复制原始彩色图像(非灰度图)用于显示,避免修改原图

python 复制代码
aa = cv2.putText(
    cv2.imread('../data/face-detect/lyf.png').copy(),  # 读取原始彩色图像并复制
    dict[labels],                                      # 要显示的文本内容
    (20, 30),                                         # 文本左下角坐标
    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,                         # 字体类型
    0.65,                                             # 字体大小
    (0, 0, 255),                                      # 颜色(BGR格式,红色)
    1                                                 # 线宽
)

显示处理后的图像

python 复制代码
cv2.imshow('xx', aa)
cv2.waitKey(0)  # 等待按键后关闭窗口

最终效果

可以类比LBPH人脸识别调用摄像头的方法,使用EigenFace人脸识别检测器来进行人脸识别

总结

EigenFace通过PCA提取人脸图像的主成分,构建低维特征空间实现高效识别。尽管已被深度学习(如CNN)超越,但其核心思想仍是理解传统模式识别方法的基础。

EigenFace算法基于PCA提取人脸主成分,构建低维特征空间实现识别,核心要点如下:

原理与实现

复制代码
	流程:灰度化→尺寸统一→计算特征脸→投影匹配。

	代码关键:OpenCV的EigenFaceRecognizer接口实现训练与预测,阈值控制分类严格性。

挑战与优化

复制代码
	数据要求:需多光照、多姿态样本增强泛化性。

	参数调优:通过交叉验证优化阈值,平衡识别率与误检率。

	预处理改进:直方图均衡化、人脸对齐提升鲁棒性。

意义与启示

复制代码
	优势:简洁高效,奠定统计学习方法基础。

	局限:对光照、姿态敏感,局部特征捕捉弱。

	应用定位:轻量级场景适用,理解特征降维的经典案例。

该算法虽被深度学习超越,但其PCA思想仍是计算机视觉领域的重要理论基石。

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