一种基于k-means的人脸识别算法

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基于K_L变换的人脸自动识别方法

清华大学学报(自然科学版)16/26　　1997年第37卷J o urnal of T sing hua U niv ersity (Sci&Tech )第3期第67～70页　基于K -L 变换的人脸自动识别方法*彭　辉,　张长水,　荣　钢,　边肇祺清华大学自动化系;智能技术与系统国家重点实验室,北京100084 收稿日期:1996-06-10 第一作者:男,1970年生,博士研究生　*国家“八六三”高技术项目,863-306-03-01-3文　摘　研究了利用计算机实现的人脸自动识别方法。

在传统的“特征脸”方法基础上,提出了一种改进的人脸自动识别方法。

该方法对于经过预处理的标准人脸图像,以类间散布矩阵为产生矩阵,通过K -L 变换降维并提取人脸图像的代数特征。

同时,利用遗传算法进行特征选择,以构成有利于分类的自适应子空间。

在此子空间内,将图像进行正交分解,然后分别对各类训练样本进行二次K -L 变换,进一步构成其旋转子空间,从而最终实现了一个分层次的最小距离分类器。

实验表明,本方法识别率较高,且对于人脸的姿态、表情及光照条件均具有一定的不敏感性。

关键词　人脸自动识别;K -L 变换;遗传算法;子空间分类号　T P 391.41人脸自动识别作为一种重要的个人身份鉴别方法,可广泛地应用于刑侦破案、证件核对、保安监视、通道控制乃至自动取款机(ATM )等多种场合。

与利用指纹、手掌、视网膜、虹膜等其他人体生物特征进行人身鉴别的方法相比,人脸识别具有直接、友好、方便的特点,特别是对于使用者无任何心理障碍。

W .Bledsoe 以人脸特征点的间距、比率等参数为特征,建成了一个半自动的人脸识别系统[1]。

人脸自动识别的研究分为两大类方法:1)以人脸器官的形状和结构关系等几何特征为基础的模型匹配法;2)是基于连接机制的神经网络学习法。

介于二者之间的是利用图像代数特征的所谓“特征脸”(eig en-faces)方法[2]。

利用K-L变换法进行人脸识别

（2）原理详解（包括详细步骤）
利用K-L变换法进行人脸识别
K-L变换的重要应用——人脸识别
分类器设计： – 搜集要识别的人的人脸图像，建立人脸图像库； – 利用K-L变换确定人脸基图像； – 用这些基图像对人脸图像库中的有人脸图像进行K-L变换，从而得到每幅图像的参数向量，并将每幅图的参数向量存起来，形成人脸分类器。识别: – 对所输入的待识别人脸图像进行必要的规范化； – 进行K-L变换分析，得到其参数向量； – 将这个参数向量与库中每幅图的参数向量进行比较，找到最相似的参数向量，也就等于找到最相似的人脸，从而认为所输入的人脸图像就是库内该人的一张人脸，完成了识别过程。
特征值按照从大到小进行排序λ1≥λ2≥…≥λn 。
（4）取出前 d 个最大特征值及其对应的正交化、归一化特征向量a1, a2, …, ad 。分别将这 d 个特征向量化为 p 行 q 列矩阵，得到 d 幅图像，称为“特征脸”。由“特征脸” a1, a2, …, ad 张成一个降维的特征子空间。
对应前30个最大特征值的特征向量的
d
O
0.5d
1.5d
d
d
利用K-L变换法进行人脸识别
由于人脸结构的相似性，当把很多人脸图像规一化后，这些图像在这一超高维空间中不是随机或散乱分布的，而是存在某种规律。因此，可以通过K-L变换用一个低维子空间
描述人脸图像，同时又能保存所需要的识别信息。
利用K-L变换法进行人脸识别
第二步：利用K-L变换进行人脸识别 – 设训练样本集为 X {x1, x2 ,, xN } ,包含N 个人脸图像。 N为训练样本的总数，xi 为第i个训练样本图像向量。
图像——“特征脸”
利用K-L变换法进行人脸识别

实验二利用K-L变换法进行人脸识别

实验二利用K-L变换法进行人脸识别
一、实验目的
主分量分析是一种有效的通过线性变换来降低特征维数的方法，也称为Karhunen-Loeve变换（K-L变换）。

此变换是一种基于目标统计特性的最佳正交变换，它的最佳性体现在变换后产生的新的分量正交或不相关。

编写利用K-L变换进行人脸识别的程序，体会K-L变换的基本思路，掌握K-L变换的性质，理解利用该方法进行人脸识别的原理。

二、实验要求
1、编写用K-L变换法进行人脸识别的程序，对标准图像库进行人脸识别实验。

ORL_faces图像库中有40组人脸图像，每组内的10幅图像取自同一个人，部分人脸图像如下图所示。

利用每组中的前5幅人脸图像（共200幅）作为训练样本，生成人脸识别的分类器，显示“平均脸”图像和“特征脸”图像。

用剩下的200幅图像作为测试样本，输出识别结果，检测识别率。

2、（选做）对自建图像库进行人脸识别实验，利用每组中的前5幅人脸图像作为训练样本，生成人脸识别的分类器，显示“平均脸”图像和“特征脸”图像。

用剩下的图像作为测试样本，输出识别结果，检测识别率。

三、实验报告要求
1、写出自己编写的程序（不用全抄下来，只写要求编写的部分即可）。

2、回答下列问题：
（1）K-L变换的特殊性体现在哪里？
（2）为什么利用K-L变换可以进行人脸识别？（3）如何理解“特征脸”？
（4）何谓“主分量”？。

K均值算法在人脸识别中的应用技巧(六)

K均值算法在人脸识别中的应用技巧人脸识别技术在当今社会已经得到了广泛的应用，无论是在安防领域还是在手机解锁系统中都可以见到其身影。

而在人脸识别技术中，K均值算法作为一种常见的聚类算法，其在提取人脸特征和识别人脸上也发挥着重要的作用。

本文将就K 均值算法在人脸识别中的应用技巧进行探讨。

K均值算法的基本原理是将n个样本聚成k个类，使得样本和其对应的聚类中心之间的距离平方和最小。

在人脸识别中，首先需要对人脸图像进行特征提取，然后利用K均值算法对这些特征进行聚类，最终实现人脸的识别和分类。

在应用K均值算法进行人脸识别时，首先需要选择合适的特征提取方法。

常见的人脸特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

这些方法可以将高维的人脸图像数据降维到低维的特征空间中，从而减少了计算量，提高了人脸识别的效率。

其次，在选择K值时需要考虑到数据集的大小和特征的复杂度。

K值的选择会直接影响到聚类的效果，过大或者过小的K值都会导致聚类结果不准确。

因此，需要根据实际情况和经验来选择合适的K值，或者利用交叉验证等方法来确定最优的K值。

另外，在进行K均值聚类时，需要考虑到初始聚类中心的选择。

初始聚类中心的选择会影响到最终的聚类结果，因此需要根据数据集的特点和实际情况来选择合适的初始聚类中心。

常见的初始聚类中心选择方法包括随机选择、K均值++算法等。

在实际的人脸识别应用中，K均值算法还可以结合其他算法来提高人脸识别的准确性和性能。

例如，可以将K均值算法与支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等算法进行结合，从而提高人脸识别的准确性和鲁棒性。

此外，在进行K均值聚类时，需要注意到数据的归一化处理。

由于人脸图像数据可能存在不同的尺度和范围，因此需要对数据进行归一化处理，以便于K均值算法能够更好地进行聚类。

总之，K均值算法在人脸识别中发挥着重要的作用，但在实际应用中需要考虑到诸多因素，如特征提取、K值选择、初始聚类中心选择、算法结合等方面。

K均值算法在人脸识别中的应用技巧

K均值算法在人脸识别中的应用技巧引言人脸识别技术是当今社会中被广泛应用的一种技术，无论是在安防领域还是在生活中，我们都能看到它的身影。

而K均值算法作为一种无监督学习的聚类算法，在人脸识别中也有着重要的应用。

本文将探讨K均值算法在人脸识别中的应用技巧，希望能带给读者一些启发和思考。

K均值算法简介K均值算法是一种迭代求解的聚类算法，它的基本思想是将数据集划分为K个簇，使得同一个簇内的样本之间的距离尽可能小，而不同簇之间的距离尽可能大。

K均值算法的过程包括初始化质心、分配样本到最近的簇、更新质心等步骤，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数为止。

这种算法的简单易懂，计算效率高，因此在人脸识别中得到了广泛的应用。

K均值算法在人脸识别中的应用1. 数据预处理在人脸识别中，首先需要对图像数据进行预处理，包括灰度化、尺寸归一化、直方图均衡化等步骤，以便于后续的特征提取和模式识别。

K均值算法可以应用在数据预处理的过程中，对图像数据进行聚类分析，找到图像数据中的一些特征模式，从而为后续的人脸识别提供更好的特征。

2. 特征提取在人脸识别中，特征提取是一个非常重要的环节。

K均值算法可以帮助我们从大量的图像数据中提取出一些重要的特征，这些特征可以包括人脸的轮廓、眼睛的位置、嘴巴的形状等，这些特征对于人脸识别来说都是非常重要的。

K均值算法可以在特征提取的过程中发挥作用，帮助我们找到图像数据中的一些重要的特征点，从而提高人脸识别的准确性。

3. 人脸识别最后，K均值算法还可以直接应用在人脸识别的过程中。

通过对图像数据进行聚类分析，找到一些相似的人脸图像，从而实现对图像数据的分类和识别。

K均值算法可以帮助我们从大量的图像数据中找到一些相似的人脸图像，从而为人脸识别提供更好的依据。

技巧与注意事项在实际应用K均值算法进行人脸识别时，还需要注意一些技巧和注意事项。

首先，需要合理选择聚类的簇数K，通常可以通过交叉验证等方法来确定最佳的K 值。

K-Means聚类-基于人脸数据实现

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模式识别——K-Means 聚类-基于人脸数据实现
然后重复第2）和第3）步，直到，种子点没有移动（我们可以看到图中的第四步上
面的种子点聚合了 A，B，C，下面的种子点聚合了 D，E）。
这个算法很简单，但是有些细节我要提一下，求距离的公式我不说了，大家有初中毕业水平的人都应该知道怎么算的。我重点想说一下“求点群中心的算法”
随机在图中取 K（这里 K=2）个种子点。然后对图中的所有点求到这 K 个种子点的距离，假如点 Pi 离种子点 Si 最近，那么 Pi 属于 Si 点群。（上图中，我们可以看到 A，B 属于上面的种子点，C，D，E 属于下面中部的种子点）接下来，我们要移动种子点到属于他的“点群”的中心。（见图上的第三步）
1）从 N 个文档随机选取 K 个文档作为质心 2）对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类 3）重新计算已经得到的各个类的质心 4）迭代 2～3 步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束该算法通常都采用均方差作标准测度函数。所产生的 C 个聚类有各聚类本身尽可能的紧凑而各聚类之间尽可能的分开的特点。这一算法不适合处理离散型属性，但是对于连续型具有较好的聚类效果。对于以上的说法，首先要知道 K 的值，也就是说 C 是手动设置得到，至于如何选择质心，最简单的方式无异于，随机选取质心了，然后多次运行，选取效果最好的那个结果。这个方法简单但不见得有效，有很大的可能是得到局部最优。另一种复杂的方式时，随机选取一个质心，然后计算离这个质心最远的样本点，对于每个后继质心都选取以及选去过的最远点。使用这种方式，可以确保质心是随机的，并且是散开的。然后是如何定义最近的概念，对于欧式空间中的点，可以使用欧式空间，对于文档可以用余弦相似性等等，对于给定的数据，可能适应于多种合适的邻近性度量。至于其他问题，有离群点的处理。离群点可能过度影响簇的发现，导致簇的最终发布会于我们的预想有较大的出入，所以提前发现并剔除离群点是有不要的。还有簇分裂和簇合并，使用较大的 C，往往会使得聚类的结果看上去更加合理，但很多情况下，我们并不想增加簇的个数。这时可以交替采用簇分裂和簇合并，这种方式可以避开局部极小，并且能够得到具有期望个数簇的结果。

基于KL变换的人脸识别报告

模式识别大作业班级：09030901题目：基于KL变换的人脸识别姓名：黎照学号：2009302320姓名：陈升富学号：2009302313姓名：益琛学号：2009302311日期：2012/4/25【摘要】本次实验论述了K_L变换在人脸识别中的应用，主要介绍人脸识别过程中的每个环节，整个过程包括人脸图像的采集、预处理、特征提取到训练和识别。

一、基本要求从网上下载人脸图像，构建人脸训练数据库和测试数据库，采用K-L变换进行特征脸提取，并实现人脸识别。

通过K-L变换在人脸识别中的应用，加深对所学内容的理解和感性认识。

二、主要思想基于特征脸的人脸识别方法是基于K-L变换的人脸识别方法，K-L变换是图像压缩的一种最优正交变换。

高维的图像空间经过K-L变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。

如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想三、实验原理1、K-L 变换设n 维随机向量()12,,...,Tnx x x x =其均值向量E x u ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦，相关矩阵xTE R xx =⎡⎤⎣⎦，协方差矩阵()()Tx E C x u x u →→→→→=--⎡⎤⎢⎥⎣⎦，x 经正交变换后产生向量()12,,...,T ny y y y =。

设有标准正交变换矩阵T ，（即 T'T=I ）1212'()'(,)'n n y T x t t t x y y y ===，'i i y t x = (1,2,)i n =11(')ni i i x T y T y y t -====∑ （称为x 的K-L 展开式）取前m项为x 的估计值1ˆmi i i x y t ==∑ 1m n ≤<其均方误差为2T ˆˆ()()()m E x x x x ε⎡⎤=--⎣⎦2'11[][]n ni i i i m i m E y E y y =+=+==∑∑ 2()m ε211[][]nn ii ii m i m E yE y y =+=+'==∑∑11()nniiix ii m i m t E xx tt R t =+=+'''==∑∑在T‘T=I 的约束条件下，要使均方误差21ˆˆ()[()'()]'min nix ii m m E x xx x t R tε=+=--=→∑为此设定准则函数11'('1)n ni x i i i i i m i m J t R t t t λ=+=+=--∑∑由 0iJt ∂=∂得()0x i i R I t λ-= 1,...,i m n =+，即x i i i R t t λ= 1,...,i m n =+表明: λi 是x R 的特征值，而i t 是相应的特征向量。

基于K-means的精确人脸对齐算法

120传感器与微系统（Transducer and MicrosystemTechnologies)2021年第40卷第3期D O I：10.13873/J. 1000-9787(2021)03-0120-03基于K-m e a n s的精确人脸对齐算法$李云红，刘旭东，陈锦妮，苏雪平(西安工程大学电子信息学院，陕西西安710048)摘要：针对传统人脸对齐算法效率较低，在人脸表情、头部姿势、光照差异较大的情况下鲁棒性差等问题,提出一种基于K-m e n的精确人脸对齐算法。

首先，针对训练图像，采用K-m e n s实现聚类，将训练图像分为A类，使距离相近的人脸图像聚为一类。

其次,针对输人图像，找到与其相似的类，通过K最近邻(K-N N)算法，选取A张与输人人脸图像最相似的训练图像，建立输人图像的形状和外观模型。

然后，将非线性脸部模型转换为一系列的线性组合实现快速拟合。

最后，通过300-W基准数据集测试，测试结果表明，与S D M和E S R人脸对齐方法相比,K-m e n的人脸对齐算法精度提高了 2 %~4%。

关键词：人脸对齐；K均值；K最近邻；稀疏表示中图分类号：T P301 文献标识码：A文章编号：1000-9787(2021)03-0120-03A c c u r a t e f a c e a l i g n m e n t a l g o r i t h m b a s e d o n K-m e a n sLI Y u n h o n g，L I U X u d o n g，C H E N Jinni，S U Xueping(School of Electronics and In form atio n,X i( an Polytechnic U niversity,X i( an 710048,C hina)A bstract ：An accurate face alignment algorithm based on K-means is proposed, aiming at the problems of lowefficiency of traditional lace alignment algorithm and poor robustness in the case of facial expres and illumination. Firstly,for the training im ages,the K-means is used to realize clustering. T raini into K，and close by face image is classified one category. T hen，the most similar category as the bases of shape andappearance model through K-nearest neighbour ( K-NN) algorithm for the input image. Nonlinear face model istransformed into a set of linear combinations to achieve fast fitting. Finally, to algorithm，comprehensive experiments are conducted on 300-W dataset test. Test results demonstrate that theproposed algorithm is improved by 2 %〜4 % compared with SDM and ESR methods in terms of K eyw ords ：face alignment；K-means；K-nearest neighbour( K-NN) ；sparse representation〇引言人脸识别过程分为4个步骤:人脸检测、人脸对齐、人脸校验和人脸识别。

基于K均值聚类方法的加权模块化人脸图像识别算法

自适应地计算每个分块在分类中的权值，最后根据类别的权值大小进行分类。实验中采用了Ｏｒｌ和Ｙａｌｅ人脸库
和最近邻分类器测试该方法，测试结果表明，此方法有效，且对光照和人脸表情具有很好的鲁棒性，较传统的经
典人脸识别法具有更高的识别率。
关键词：Ｋ一均值聚类；分块；识别率
中图分类号：ＴＰ７５１．１文献标识码：Ａ文章编号：１６７２ —７５５Ｘ（２０１３）０２ —０ＯＯ８一Ｏ５
ＴｈｅＷｅｉｇｈｔｅｄＭｏｄｕｌａｒＦａｃｉａｌＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈＢａｓｅｄｏｎＫＭｅａｎＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＭｅｔｈｏｄ
ｉｎｔｏｓｕｂｐａｔｔｅｒｎｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｆａｃｉａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅｎａｄａｐｔｉｖｅｌｙｃｏｍｐｕｔｅｓｔｈｅｗｅｉｇｈｔｏｆｅａｃｈｓｕｂ — ｐａｔｔｅｒｎｉｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ａｎｄｆｉｎａｌｌｙｃｌａｓｓｉｆｉｅｓｓｕｂｐａｔｔｅｒｎｓｉｎｔｅｒｍｓｏｆｔｈｅｉｒｗｅｉｇｈｔｉｎｅａｃｈｅｌａｓ — ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ，ｔｈｅＹａｌｅａｎｄｔｈｅＯｒｌｆａｃｉａｌｉｍａｇｅｄａｔａｂａｓｅａｒｅｕｓｅｄｔｏｔｅｓｔｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎ — ｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅ，ｒｏｂｕｓｔｔＯｂｏｔｈｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓａｎｄｉｌ — ｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｖａｒｉａｔｉｏｎｓ，ａｎｄｓｕｐｅｒｉｏｒｔｏｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｆａｃｉａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｉｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ

基于K-L变换的人脸识别

基于K-L变换的人脸识别一、实验原理及基本要求特征脸方法是基于K-L变换的人脸识别方法，K-L变换是图像压缩的一种最优正交变换。

高维的图像空间经过K-L变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。

如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法用于人脸识别的基本思想。

在人脸识别中，可以用离散K-L变换对人脸图像的原始空间进行转换，即构造人脸图像数据集的协方差矩阵，对之进行正交变换，求出协方差矩阵的特征向量，再依据特征值的大小对这些特征向量进行排序，每一个向量表示人脸图像中一个不同数量的变量，这些特征向量表示特征的一个集合，它们共同表示一个人脸图像。

在人脸识别领域，人们常称这些特征向量为特征脸。

每一个体人脸图像都可以确切地表示为一组特征脸的线性组合。

这样我们首先通过有指导的训练（给定训练样本集已知分类）得到样本集在特征脸空间中的坐标。

训练完成后，输入待辨识图像，求得在特征脸空间的坐标，采用欧式距离法，就可以实现人脸识别。

我们从网上下载人脸图像，构建人脸训练数据库和测试数据库，采用K-L变换进行特征脸提取，并实现人脸识别。

通过K-L变换在人脸识别中的应用，加深对所学内容的理解和感性认识。

二、具体做法及流程图ORL人脸库是由英国剑桥Olivetti实验室从1992年4月到1994年4月期间拍摄的一系列人脸图像组成，共有40个不同年龄、不同性别和不同种族的对象。

每个对象10幅图像共计400幅灰度图像组成，图像尺寸是92×112，图像背景为黑色。

其中人脸部分表情和细节均有变化，例如笑与不笑、眼睛睁着或闭着，戴或不戴眼镜等，人脸姿态也有变化，其深度旋转和平面旋转可达20度，人脸尺寸也有最多10%的变化。

该库是目前使用最广泛的标准数据库，它含有大量的比较结果。

本次试验我们用的是ORL人脸库中的人脸样本集，每个人的人脸样本集中含有十个人脸样本。

人脸特征值聚类算法

人脸特征值聚类算法英文回答：Face feature clustering algorithms are widely used in various applications, such as face recognition, emotion analysis, and facial expression detection. The goal of these algorithms is to group similar face features together based on their similarities and dissimilarities. This allows for efficient face feature representation and analysis.One commonly used algorithm for face feature clustering is the k-means algorithm. This algorithm aims to partition the face features into k clusters, where each cluster represents a group of similar face features. The algorithm starts by randomly selecting k initial cluster centroids and then iteratively assigns each face feature to the nearest centroid. After each assignment, the centroids are updated based on the mean of the assigned face features. This process continues until convergence, where the facefeatures are assigned to their final clusters.Another popular algorithm for face feature clustering is the hierarchical clustering algorithm. This algorithm builds a hierarchy of clusters by successively merging or splitting clusters based on their similarities. It starts with each face feature as a separate cluster and then merges the closest pair of clusters at each step. This process continues until all face features are in a single cluster or until a predefined stopping criterion is met. The resulting hierarchy of clusters can be represented as a dendrogram, which provides insights into the relationships between different clusters.In addition to these algorithms, there are also other advanced techniques for face feature clustering, such as spectral clustering, density-based clustering, and fuzzy clustering. These techniques offer different advantages and can be chosen based on the specific requirements of the application.中文回答：人脸特征聚类算法被广泛应用于各种应用中，如人脸识别、情绪分析和面部表情检测。

基于 K-L变换(PCA)的特征脸人脸识别方法综述

基于K-L 变换(PCA)的特征脸人脸识别方法综述程自龙1，雷秀玉21辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛（125105）2河北科技师范学院研究生学院，河北秦皇岛（066004）E-mail ：chengzilong689@摘要：首先阐述了基于K-L 变换(Principal Component Analysis, PCA)的特征脸人脸识别算法的具体原理及特点，然后论述了影响该方法的主要因素及参数，列举了特征脸改进方法，最后进行了总结。

本文对研究者初步认识该方法很有意义。

关键词：人脸识别综述；K-L 变换；PCA ；特征脸；主成分分析中图分类号：TP391.41 引言人脸识别技术是利用计算机分析人脸图像，并从人脸图像中提取有效的信息进行身份识别的技术。

人脸识别技术是一个包括多学科非常活跃的研究领域，应用非常广泛，与其他的生物特征识别技术相比有很大的优越性，其中具有识别速度快、直观、简便经济、非侵扰、防伪性好、准确率高和效率高的特点。

人脸识别技术主要包括：基于几何特征的识别方法、基于统计的识别方法、基于神经网络的识别方法、基于相关匹配的方法。

其中基于K-L 变换(PCA)的人脸识别方法是基于统计特征的人脸识别方法。

2 基于K-L 变换(PCA)的人脸识别方法2.1 PCA 概述基于K-L 变换(PCA)的人脸识别方法又叫特征脸方法、本征脸方法（Eigenface ）[1,3]，最早由Turk 和Pentland 提出。

本征脸方法是从主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)导出的一种人脸识别和描述技术。

PCA 实质上是K-L 展开的网络递推实现,K-L 变换是图像压缩中的一种最优正交变换,其生成矩阵一般为训练样本的总体散布矩阵。

本正脸方法就是将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量,因此可以采用K-L 变换获得其正交K-L 基底。

对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状,故将其称为特征脸。

K_Medoids算法在人脸识别系统中的应用

现代计算机（总第三○五期K-Medoids 算法在人脸识别系统中的应用李洪升（东南大学软件学院，南京211189）摘要：关键词：人脸识别；聚类；K-中心点收稿日期：2009-02-18修稿日期：2009-03-15作者简介：李洪升（1985-），男，山东胶南人，硕士研究生，研究方向为软件工程在人脸识别系统中，随着人脸图像库的增大，人脸检索速度和鉴别精度会急剧下降，为达到良好的系统性能，必须兼顾这两个方面。

对K-Medoids 算法进行优化的基础上，提出一种簇半径渐增的搜索策略，使人脸识别系统在检索速度和鉴别精度上得到提高。

0引言在人脸识别系统中，随着人脸图像库的迅速增大，对图像检索的实时性以及精确性要求日益突出，查询输入的响应时间成为系统是否实用化的关键。

传统的人脸图像检索方法是把待检索的人脸特征向量与数据库中每一个人的特征向量作比较，从而找出最相似的若干幅人脸图像，然后根据相似度从大到小的顺序返回给用户，这种方法会使检索时间随着数据库规模的变大而呈线性增长，因此，如何实现快速检索成为系统性能的关键。

针对传统索引方法在高维数据检索上的局限性，有人提出将聚类用于索引的思想。

建立合适的索引机制来提高检索效率，这种索引方法通过无监督的学习将人脸库进行聚类，把相似度比较大的人脸图像分到相同聚类，从而大大缩小图像的搜索范围，达到快速准确检索人脸的目的。

1K-Medoids 聚类算法K-Medoids 算法属于划分方法中的一种经典聚类方法，由它发现的簇与测试数据的输入顺序无关，当存在噪声和孤立点时，该算法仍很健壮，鲁棒性也很好。

K-Medoids 算法先为每个簇随机选择一个初始代表对象（中心点），剩余的对象根据与其代表对象的相异度或距离分配给最近的一个簇；然后反复用非代表对象来替换代表对象，以提高聚类的质量。

聚类质量用代价函数来评估，该函数度量一个非代表对象是否是当前一个代表对象的好的代替，如果是就进行替换，否则不替换；最后给出正确的划分。

K-Medoids算法在人脸识别系统中的应用

K-Medoids算法在人脸识别系统中的应用
李洪升
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2009(000)004
【摘要】在人脸识别系统中,随着人脸图像库的增大,人脸检索速度和鉴别精度会急剧下降,为达到良好的系统性能,必须兼顾这两个方面.对K-Medoids算法进行优化的基础上,提出一种簇半径渐增的搜索策略,使人脸识别系统在检索速度和鉴别精度上得到提高.
【总页数】4页(P59-62)
【作者】李洪升
【作者单位】东南大学软件学院,南京,211189
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于遗传算法和k-medoids算法的聚类新算法 [J], 郝占刚;王正欧
2.Adaboost算法在人脸识别系统中的应用 [J], 梁武
3.改进K-medoids算法对小麦籽粒挤压数值的分析应用 [J], 郭文娟
4.应用于数字电视用户浏览行为的二分K-medoids聚类算法 [J], Fei Hongying;Sun Dan
5.基于邻域的K-medoids聚类算法在学生成绩评价中的应用 [J], 郭文娟
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K均值算法在人脸识别中的应用技巧(五)

K均值算法在人脸识别中的应用技巧人脸识别技术在当今社会得到了广泛的应用，从手机解锁到安全监控系统都在使用这一技术。

而K均值算法作为一种常见的聚类算法，也在人脸识别领域发挥了重要作用。

本文将探讨K均值算法在人脸识别中的应用技巧。

首先，K均值算法是一种基本且经典的聚类算法。

它通过不断迭代优化来确定数据集中的K个簇，每个簇由其内部的数据点组成，而且每个数据点都属于离其最近的簇。

在人脸识别领域，K均值算法可以应用于对人脸图像进行聚类分析，帮助识别和分类不同的人脸特征。

其次，K均值算法在人脸识别中的应用需要考虑到一些关键技巧。

首先是特征提取。

在输入人脸图像数据之前，需要对人脸图像进行特征提取，以便将其转换为可以被算法处理的数据格式。

常见的特征提取方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），可以有效地提取人脸图像中的重要特征。

另外，K均值算法在人脸识别中的应用还需要考虑到数据预处理的问题。

在进行聚类之前，需要对人脸图像数据进行预处理，包括去除噪声、调整图像大小和对比度，以及标准化图像的亮度和颜色等。

这些预处理步骤可以提高算法的准确性和稳健性。

此外，K均值算法在人脸识别中的应用还需要考虑到簇的选择和评估。

在确定K个簇的数量时，需要使用一些评估指标来选择合适的簇数，比如轮廓系数和肘部法则等。

同时，还需要对聚类结果进行评估，以确保簇内的数据点相似度高，簇间的差异性大。

最后，K均值算法在人脸识别中的应用还需要考虑到算法的优化和加速。

对于大规模的人脸图像数据集，K均值算法可能会面临计算复杂度高、收敛速度慢等问题。

因此，需要采用一些优化技巧，比如并行计算、局部搜索和初始化策略等，来加速算法的收敛过程。

总的来说，K均值算法在人脸识别中的应用是一项复杂而又重要的工作。

在实际应用中，需要考虑到特征提取、数据预处理、簇的选择和评估，以及算法的优化和加速等技巧。

通过不断的实践和研究，可以进一步提高K均值算法在人脸识别中的性能和效果，为人脸识别技术的发展做出贡献。