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二、技术背景与方法

• 数据处理计算量大
• 特征维度过高导致模型训练难度加重

b) PCA实现降维：PCA通过对原始特征向量集合进行协方差矩阵的计算和特征值分解，找出能够保持数据主要变化方向的主成分。通过选择具有最大特征方差的前 k 个主成分，降低了数据维度，并丢弃了冗余信息。具体实现方式如下：

• test.m 中实现数据降维：

TestFace = (TestFace - meanVec) * V;

• classify.m 中实现面部分类：

xNewFace = (xNewFace - meanVec) * V;

4. 数据预处理方法：a) 数据规格化（Normalization）数据规格化的作用是将原始特征值范围标准化，这样可以避免不同特征量的量纲差异对分类结果产生影响。常用的方式包括线性标准化（将值缩放到 [0,1] 范围）或有平方标准化（将值缩放到 [-1,1] 范围）：

Accompanying MATLAB code:%NormalizationnormalizedData = (data - meanData) / stdData;

b) 特征值归一化基于ecies的归一化处理方法，以确保不同特征量的 Contribution 一致。通过归一化处理，可以显著提高模型的泛化能力。

5. SVM分类器a) SVM介绍SVM（Support Vector Machine），全称为支持向量机，是一种监督学习算法，广泛应用于小样本数据的高效分类任务。其核心思想是，通过建立一个便于区分两类样本的最大间隔的超平面。主要优点：
• 具备 strong generalization 能力
• 能够较好地区分不同类别的数据边缘
• 对小样本数据表现优异
• 能够处理非线性分类问题

b) SVM分类原理SVM 的分类过程通过寻找一个最优的超平面将两类数据分开。具体实现包括以下步骤：

6. 数据预处理与领域归一化
7. 选择合适的核函数与 kernel 环境
8. Training SVM 模型
9. 用模型对测试数据进行分类

c) 实际应用示例以本次实验中采用的人脸识别任务为例：

• 训练数据：40 个人的前 5 张照片
• 测试数据：40 个人的后 5 张照片
• 样本特征：112x92 像素矩阵
• 特征维度：10,304 维度
• 降维维度： 经 PCA处理后设置为 12 维度
3. 系统运行结果通过对本次实验系统运行结果的分析，可以得出以下结论：
• 正确识别率达到 98%
• 识别时间的平均值为 0.05 秒/张
• 系统运行稳定性高，识别误差可接受范围内
4. 代码实现说明

function [imgRow,imgCol,FaceContainer,faceLabel]=ReadFaces(nFacesPerPerson, nPerson, bTest)    % 确保输入参数有效性    if nargin == 0        nFacesPerPerson=5;        nPerson=40;        bTest=0;    elseif nargin < 3        bTest=0;    end    % 加载相关库与参数设置    load('Mat/params.mat');

代码实现主要包含以下几个关键部分：

• 数据载入与路径规划
• 数据预处理与特征提取
• 模型训练与优化
• 测试用例分类
6. 结论与展望综上所述，本人脸识别系统基于 PCA 降维与 SVM 分类的技术，能够快速、准确地识别未知用户的面部信息。这一系统在图像采集与处理、模型训练与测试等方面都展现了良好的性能。

对于今后的工作可以展望如下：

• 导入更多样化的面部数据集以验证系统鲁棒性
• 探索更高效的 降维与分类算法
• 优化现有系统，并尝试实现多目标 tracking 圣殿

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