人脸识别经典算法一 特征脸方法（Eigenface）

人脸识别经典算法之一：特征脸方法（Eigenface）攻略

一、什么是特征脸(Eigenface)方法

特征脸(Eigenface)方法是一种常用的人脸识别方法，其思想核心是通过对一组人脸图像进行主成分分析(PCA)，提取人脸图像的主要特征信息，即所谓的特征脸，从而实现人脸图像的快速识别。该方法是基于图像本身的统计特性进行数据降维，提取人脸的最主要特征并进行分类识别。这种方法具有效果好、时间短、可靠性高等优点，因而被广泛应用于人脸识别、人脸验证等领域。

二、特征脸(Eigenface)方法原理

特征脸(Eigenface)方法的具体实现流程如下：

1. 收集人脸数据集（训练集）。

2. 通过对人脸数据集的主成分分析(PCA)降维处理，得到训练集中每张人脸的特征向量（即特征脸）。

3. 将特征脸作为一个基矢量，根据权值进行线性组合，建立一个人脸空间模型。

4. 将待识别人脸图像也降维到该人脸空间模型中，计算其在人脸空间中的距离，即可进行识别。

三、特征脸(Eigenface)方法实现

特征脸(Eigenface)方法具体实现的流程是作为一个大型的项目进行的，需要用到多个步骤，每个步骤都是非常关键的，其中最复杂和关键的是人脸特征向量的提取。

这是一个典型的图像处理过程，涉及到很多领域的知识，如图像灰度化、图像标准化、图像增强、人脸检测和特征提取，其中的每一步操作都需要用到相应的算法。

考虑到篇幅问题，在此，我们仅提供一个简单的python实现示例，但对于实际应用而言，这个示例要比实际应用复杂得多。

#导入库函数
import numpy as np
import cv2

#获取训练集
def read_images(path, sz=None):
    c = 0
    X, y = [], []
    for dirname, dirnames, filenames in os.walk(path):
        for subdirname in dirnames:
            subject_path = os.path.join(dirname, subdirname)
            for filename in os.listdir(subject_path):
                try:
                    img = cv2.imread(os.path.join(subject_path, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
                    if sz is not None:
                        img = cv2.resize(img, (200,200))
                    X.append(np.asarray(img, dtype=np.uint8))
                    y.append(c)
                except IOError:
                    print("I/O error({0}): {1}".format(errno, strerror))
                except:
                    print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])
                    raise
            c = c+1
    return [X,y] 

def face_rec():
    names = ['Steve Jobs', 'Bill Gates']
    if len(sys.argv) < 2:
        print("USAGE: facerec.py ")
        sys.exit()
    [X,y] = read_images(sys.argv[1])
    y = np.asarray(y, dtype=np.int32)
    model = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()
    model.train(np.asarray(X), np.asarray(y))
    camera = cv2.VideoCapture(0)
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    while(True):
        read, img = camera.read()
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
        for (x,y,w,h) in faces:
            img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
            roi = gray[y:y+h, x:x+w]
            try:
                roi = cv2.resize(roi, (200,200), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
                params = model.predict(roi)
                print("Label: %s, Confidence: %.2f" % (names[params[0]], params[1]))
                cv2.putText(img, names[params[0]], (x,y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 255, 2)
            except:
                 continue
        cv2.imshow("camera",img)
        if cv2.waitKey(1000 / 12) & 0xff == ord("q"):
            break
    camera.release()
    cv2.destroyAllWindows()

四、特征脸(Eigenface)方法优缺点

特征脸(Eigenface)方法的优点：

1. 该方法在人脸识别中具有较高的准确率和精度，且不会受到光照、遮挡、表情等因素的影响，因此具有较强的稳健性和鲁棒性。

2. 特征脸方法在计算时间上比较短，可以适用于实时的人脸识别系统。

3. 即使数据集较大，该方法也可以实现快速分类。

特征脸(Eigenface)方法的缺点：

1. 该方法需要较为复杂的计算步骤，如主成分分析(PCA)等，需要占用较高的计算资源

2. 该方法对于输入数据的依赖性比较强，如果输入的图像质量太差，很容易导致算法失效。

总结

本文简单介绍了特征脸(Eigenface)方法在人脸识别领域中的应用，以及该方法的原理、实现过程、优缺点等方面。在实际应用中，特征脸(Eigenface)方法能够直接应用于识别门禁、银行卡、身份证等，可以为生活带来不少便利。