基于PCA算法的人臉識別的圖片搜索引擎

摘要：文章討論了為了滿足用戶對圖片檢索的需求量不斷加大的需要，使得用戶的體驗方便快捷，從人臉識別的算法分析出發，基于ORL人臉庫針對人臉的特征化信息進行提取，同時分析、區別和匹配不同人臉，在此基礎上，搭建人臉識別搜索引擎，使得用戶可以從本地上傳照片并查找相似圖片。

關鍵詞：人臉識別；PCA算法；特征提取；搜索引擎；圖片搜索 文獻標識碼：A

中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2015）22-0021-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.22.011

1 概述

搜索引擎完成的主要功能是關鍵詞的匹配及網絡上節點的遍歷查找，而本文針對人臉識別的圖片搜索引擎同樣利用特征匹配實現以人臉找相似人臉的搜索引擎。本文對人臉識別算法的分析主要從主成分分析法（PCA）入手，對其中的缺陷進行改進并應用于人臉圖片搜索引擎的實現中。在主成分分析法中利用降維的思想提取主要特征，經過線性變換及奇異值分解得到特征向量從而得到特征臉。在搜索引擎的實現中主要利用的是在網絡上節點的遍歷以找到匹配信息并顯示的技術。

2 人臉識別算法的分析

人臉識別算法的重點在于對于圖片的特征提取和分析，一張圖片的分辨率決定了圖片劃分的精度，為了提取有效特征，比如眼、口、鼻，可以將整張圖像利用橫縱軸劃分，利用多幅圖片，提取特征形成特征向量，表征標準人臉的組成。本次使用ORL人臉數據庫作為樣本進行PCA算法的驗證及分析。

2.1 基于PCA人臉識別算法的分析

PCA（主成分分析）和LDA（線性鑒別分析）是兩種降維方法，經過基本的測試和分析，PCA算法對于圖片識別的正確性很高，對于人臉表情和輕微顫抖也有很好的健壯性（本文的測試實驗建立在ORL人臉庫上）。……