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KL变换在90年代初受到了很大的重视，实际用于人脸识别取得了很好的效果，一般库德大小为100幅左右，识别率在70％100％之间不等，这主要取决于人脸库图像的质量。
从压缩能量的角度来看，KL变换是最优的，变换后的低维空间对于人脸有很好的表达能力，然而这并不等同于对不同人脸具有较好的判
f别能力。选择训练样本的散布矩阵作为KL变换的生成矩阵，其最大特征向量反映了该样本集合的最大分布的方向，但这是图像统计方法，而不是人脸统计方法。它查找的是图像之间所有的差异，并根据这些差异来确定不同人脸间的距离，而不管这些差异是由于光线、发型或背景的改变引起的，还是属于人脸本身的内在差异，因此特征脸的方法用于人脸识别存在理论的缺陷。研究表明，特征连的方法随着光线、角度以及人脸的尺寸的引入而识别率急剧下降。主分量的方法使得变换后的表达能力最佳，次分量的方法考虑了高频的人脸区分能力，但是由于外在因素带来图像差异和人脸本身带来的差异对KL变换而言是不加任何区分的，因此，如何选择正交基并不根本解决问题。改进的一个思路是针对干扰所在，对输入图像作规范化处理，包括输入图像的均值方差归一化，人脸尺寸归一化。另一种改进是考虑到局部人脸图像受到外在干扰相对较小的情况，除了计算特征脸之外，还利用K．L变换计算出特征眼、特征嘴等。将局部特征向量加权进行匹配得到一些好的效果。
总之，特征脸方法是一种简单、快速、使用
f的基于变换系数的算法，但由于它在本质上依赖于训练集合测试集图像的灰度相关性，而且要求测试图像与训练集比较接近，所以存在着很大局限。
123神经网络方法
人工神经网络是一种以大量的处理单元神经元为节点，处理单元之间实现加权值互连的拓扑结构。人工神经网络中的处理单元是人类大脑神经单元的简化。处理单元之间的互连则是轴突、树突这些信息传递路径的简化。根据不同的应用场合，现已研究出较多的神经元网络模型及其动态过程的算法。
人工神经元通常采用非线性的作用函数，当大量神经元连接成一个网络并动态运行时，则构成了一个非线性动力学系统。人工神经网络具有自组织性、高维性、模糊性、分布性和冗余性等等特点，较冯．诺依曼体系的计算机更适合模拟人类大脑的思维机理。但总的来说，由于人类对自身思维机理认识的不足，所以对人工神经元作了极度的简化，这种模拟表现为极其肤浅和简单。
f很多脸部识别系统都采用了多层感知机作为人工神经网络r