以下是基于KL變換的特征人臉識別方法的基本原理:

KL變換是圖象壓縮中的一種至優正交變換，人們將它用于統計特征提取，蕪湖人臉識別，從而形成了子空間法模式識別的基礎，若將KL變換用于人臉識別，則需假設人臉處于低維線性空間，人臉識別軟件，且不同人臉具有可分性，由于高維圖象空間KL變換后可得到一組新的正交基，因此可通過保留部分正交基，以生成低維人臉空間，而低維空間的基則是通過分析人臉訓練樣本集的統計特性來獲得，KL變換的生成矩陣可以是訓練樣本集的總體散布矩陣，也可以是訓練樣本集的類間散布矩陣，即可采用同一人的數張圖象的平均來進行訓練，這樣可在一定程度上消除光線等的干擾，且計算量也得到減少，而識別率不會下降。

伴隨著科技的飛速發展，人臉識別的技術也越來越好，近來有一種通過神經網絡的方法進行識別，人工神經網絡是一種非線性動力學系統，人臉識別技術，具有良好的自組織、自適應能力。目前神經網絡方法在人臉識別中的研究方興未艾。Valentin提出一種方法，首先提取人臉的 50個主元，然后用自相關神經網絡將它映射到 5維空間中，再用一個普通的多層感知器進行判別，對一些簡單的測試圖像效果較好；有人提出了一種混合型神經網絡來進行人臉識別，其中非監督神經網絡用于特征提取，而監督神經網絡用于分類。Lee等將人臉的特點用六條規則描述，然后根據這六條規則進行五官的定位，將五官之間的幾何距離輸入模糊神經網絡進行識別，效果較一般的基于歐氏距離的方法有較大改善，Laurence等采用卷積神經網絡方法進行人臉識別，由于卷積神經網絡中集成了相鄰像素之間的相關性知識，從而在一定程度上獲得了對圖像平移、旋轉和局部變形的不變性，因此得到非常理想的識別結果，Lin等提出了基于概率決策的神經網絡方法 (PDBNN)，人臉識別系統，其主要思想是采用虛擬 (正反例 )樣本進行強化和反強化學習，從而得到較為理想的概率估計結果，并采用模塊化的網絡結構 (OCON)加快網絡的學習。這種方法在人臉檢測、人臉定位和人臉識別的各個步驟上都得到了較好的應用，其它研究還有 :Dai等提出用Hopfield網絡進行低分辨率人臉聯想與識別，Gutta等提出將RBF與樹型分類器結合起來進行人臉識別的混合分類器模型，Phillips等人將MatchingPursuit濾波器用于人臉識別，國內則采用統計學習理論中的支撐向量機進行人臉分類。

神經網絡方法在人臉識別上的應用比起傳統的方法來有一定的優勢，因為對人臉識別的許多規律或規則進行顯性的描述是相當困難的，而神經網絡方法則可以通過學習的過程獲得對這些規律和規則的隱性表達，它的適應性更強，一般也比較容易實現。因此人工神經網絡識別速度快，但識別率低 。而神經網絡方法通常需要將人臉作為一個一維向量輸入，因此輸入節點龐大，其識別重要的一個目標就是降維處理。

別看人臉識別系統近幾年才開始應用，其實早在20世紀60年代就開始研究人臉識別系統了哦，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。

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