基于人脸分类和K-L变换的人脸识别新方法

为解决目前人脸识别领域中,对含有大量人脸样本训练库识别准确性低、实时效果差的问题,本文提出了一种基于人脸分类的K-L变换人脸识别新方法。该方法首先采用协同模式将ORL人脸库中的人脸样本分成若干聚类;之后利用K-L变换的方式识别待测人脸样本。降低了参加识别比对的样本数量,提高了人脸识别的效率,适用于身份鉴别领域。