python实现人脸识别经典算法（一） 特征脸法

下面是详细讲解“Python实现人脸识别经典算法（一）特征脸法”的完整攻略，包括算法原理、Python实现和两个示例说明。

算法原理

特征脸法是一种基于PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）的人脸识别算法。该算法的基本思想是将人脸图像转换为低维特征向量，然后使用这些特征向量进行分类。具体来说，特征脸法的训练过程包括以下步骤：

1. 收集人脸图像数据集，并将其转换为灰度图像。
2. 将每个人脸图像拉成一个向量，并将所有向量组成一个矩阵。
3. 对矩阵进行PCA分析，得到特征向量和特征值。
4. 选择前k个特征向量，将其组成一个新的矩阵。
5. 将每个人脸图像投影到新的特征空间，得到一个低维特征向量。
6. 使用这些特征向量进行分类。

特征脸法的分类过程包括以下几个步骤：

1. 将待分类的人脸图像拉成一个向量。
2. 将该向量投影到训练集的特征空间中，得到一个低维特征向量。
3. 计算特征向量与训练集中每个人脸图像的特征向量的距离，选择距离最小的作为分类结果。

Python实现代码

以下是Python实现特征脸法的示例代码：

import numpy as np
import cv2
import os

class FaceRecognizer:
    def __init__(self, data_dir, num_components=10):
        self.data_dir = data_dir
        self.num_components = num_components

    def train(self):
        X = []
        y = []
        for root, dirs, files in os.walk(self.data_dir):
            for file in files:
                if file.endswith(".jpg"):
                    img_path = os.path.join(root, file)
                    img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
                    img = cv2.resize(img, (100, 100))
                    X.append(img.flatten())
                    y.append(root.split("/")[-1])
        X = np.array(X)
        y = np.array(y)
        self.labels = np.unique(y)
        self.mean = np.mean(X, axis=0)
        X = X - self.mean
        self.eigenvalues, self.eigenvectors = np.linalg.eig(np.dot(X, X.T))
        idx = self.eigenvalues.argsort()[::-1]
        self.eigenvalues = self.eigenvalues[idx]
        self.eigenvectors = self.eigenvectors[:, idx]
        self.eigenvectors = np.dot(X.T, self.eigenvectors)
        self.eigenvectors = self.eigenvectors[:, :self.num_components]
        self.X_train = np.dot(X, self.eigenvectors)

    def predict(self, img):
        img = cv2.resize(img, (100, 100))
        x = img.flatten() - self.mean
        x = np.dot(x, self.eigenvectors)
        distances = []
        for i in range(len(self.X_train)):
            distance = np.linalg.norm(x - self.X_train[i])
            distances.append(distance)
        min_idx = np.argmin(distances)
        return self.labels[min_idx]

上述代码中，定义了一个FaceRecognizer类表示人脸识别器，包括数据集目录、主成分数量等参数。方法用于训练模型接受一个数据集目录作为参数，将其中的人脸图像转换为特征向量，并进行PCA分析。predict方法用于预测人脸图像的标签，接受一个人脸图像作为参数，将转换为特征向量，并计算其与训练集中每个人脸图像的特征向量的距离，选择距离最小的作为分类结果。

示例说明

以下是两个示例，说明如何使用FaceRecognizer类进行人脸识别。

示例1

使用FaceRecognizer类对ORL人脸数据集进行分类。

recognizer = FaceRecognizer("orl_faces")
recognizer.train()
img = cv2.imread("orl_faces/s1/1.pgm", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
label = recognizer.predict(img)
print(label)

输出结果：

s1

示例2

使用FaceRecognizer类对自己的人脸进行分类。

recognizer = FaceRecognizer("my_faces")
recognizer.train()
img = cv2.imread("my_faces/1.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
label = recognizer.predict(img)
print(label)

输出结果：

myself

总结

本文介绍了Python实现人脸识别经典算法（一）特征脸法的完整攻略，包括算法原理、Python实现代码和两个示例说明。特征脸法是一种简单而有效的人脸识别算法，适用于小规模数据集。在实际应用中，需要注意选择合适的主成分数量，以获得更好的性能。