使用EigenFaces技术进行人脸检测以识别特定人物

简介：
本项目采用EigenFaces算法实现人脸识别，专注于准确识别特定个体。通过分析面部特征，有效提高识别系统的精确度和效率。 EigenFaces 人脸检测技术是从主成分分析（PCA）衍生出来的一种人脸识别方法。该技术通过识别大量人脸图像中的共同特征来实现面部描述与识别功能。具体而言，在进行人脸样本采集时，会形成协方差矩阵，并从中提取出代表眼睛、面颊和下颌等部位的特征向量，这些被统称为“子脸”。 使用EigenFaces方法的基本步骤包括：通过`cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()`函数创建一个用于识别模型的实例；利用`cv2.face_FaceRecognizer.train()`函数进行训练过程；最后用`cv2.face_FaceRecognizer.predict()`函数完成人脸识别操作。 在调用 `cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()` 函数时，可以设置以下参数：num_components（PCA中保留的成分数量）和 threshold （用于设定识别过程中的人脸匹配阈值）。