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特征向量选取

上面所创建的用于投影的特征脸子空间使用的是所有r个非零的特征值对应的特征向量。虽然协方差矩阵C有对应于非零特征值的N个特征向量，双摄像头模组，且r≤N，但是通常情况下，r仍然会太大，而根据应用的需求，并非所有的

﹨* MERGEFORMAT

，都有保留意义。而特征空间投影的计算速度是直接与创建子空间所用的特征向量的数目相关，若考虑到计算时间等因素，可以适当减去一些信息量少的特征向量，且去掉这些特征向量之后不一定不利于分类结果，有的情况下反而能够提高识别性能。下面将讨论几种不同的特征值选择方法：

(1)标准的特征空间投影：所有r个对应于非零特征值的特征向量均被用于创建特征脸子空间。但是该方法在r值较大时，计算速度会较慢，安防摄像头模组，且不利于分类。

(2)为进一步压缩特征向量和减小运算量，将特征值按大小顺序排序，忽略小特征值所对应的特征向量，即由下式得到

﹨* MERGEFORMAT

。设

﹨* MERGEFORMAT

，r为

﹨* MERGEFORMAT

的秩，r

﹨* MERGEFORMAT

N，

﹨* MERGEFORMAT

，则压缩后的特征向量集如式（2-10）所示：

﹨* MERGEFORMAT

，Mlt;r （2-10）

经过实验证明当M的取值为M=[r*20％]的时候识别率较佳。

(3)保持前面的z—1个特征向量：将特征值按照降序排列，同时保留***前面的z一1个特征向量，其中z为训练图像的类别数。

(4)按照计算信息量来确定维数：不同于前面固定的丢弃一些特征向量，该方法采用保证剩余的特征向量所包含的信息与总的信息量相比大于一定的阈值e，e的值通常取为0.9，可依照式(2-11)计算：

﹨* MERGEFORMAT

(2-11)

MATLAB分类和提取特征值程序实现

% 按照特征值gt;1来提取特征向量

%%%%%%%计算协方差矩阵的特征向量

% 降维

Eigenfaces = A * L_eig_vec; % A: centered

image vectors

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模组组成（图示）及原理（光学及电子）：

FPC:

Flexible Printed Circuit 可挠性印刷电路板

PCB:

Printed Circuit Board印刷电路板

Sensor:图象传感器

IR:红外滤波片

Holder:基座

Lens:镜头

Capacitance : 电容

Glass:玻璃 Plastic:塑料

CCM：CMOS

Camera Module

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人脸特征提取与识别

PCA方法将包含人脸的图像区域看作随机向量，因此可采用K-L变换得到正交K—L基，对应其中较大特征值的基具有与人脸相似的形状，因此又被称为特征脸。利用这些基的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，所以可进行人脸识别与合成。识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸组成的子空间上，并比较其在特征脸空间中的位置。PCA方法认为图像的全局结构信息对于识别很重要，将图像看作一个矩阵，双目摄像头模组，计算矩阵的特征值和对应特征向量进行识别。这种方法利用图像的总体信息，不从图像中提取出眼、嘴、鼻等几何特征，算法较简单且具有较高的识别率。

主成分分析法(PCA)是模式识别判别分析中比较常用的一种线性映射方法，该方法是根据样本点在多维模式空间的位置分布，以样本点在空间中变化大方向，即方差大的方向，作为判别矢量来实现数据的特征提取与数据压缩的。从概率统计观点可知，一个随机变量的方差越大，该随机变量所包含的信息就越多，如当一个变量的方差为零时，该变量为一常数，不含任何信息。

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