从QR分解到PCA，再到人脸识别

PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）是一种很常用的根据变量协方差对数据进行降维、压缩的方法。它的精髓在于尽量用最少数量的维度，尽可能精确地描述数据。

PCA对数据进行降维的过程可以用下面这个动图来解释（图片摘自http://stats.stackexchange.com/a/140579/93946）：

在上图中，一组位于直角坐标系的二维样本集，沿着斜线的方向有很强的相关性。所以如果我们将直角坐标系转换到斜向，也就是让横轴沿斜线方向，纵轴垂直于斜线方向。于是，在这个新的坐标系下，数据点在横轴上分布很分散，但是在纵轴方向比较集中。如果在误差允许范围内，我们完全可以将数据点在新纵轴上的坐标全部置为0，只用新横轴上的坐标来表示点的位置。这样，就完成了对数据降维的过程（即将原始直角坐标系的2个维度减小到新坐标系的1个维度）。对更高维的情况，处理过程与之类似。

PCA人脸识别

将PCA用于人脸识别的过程如下：

1.假设有400幅尺寸为100*100的图像，构成10000*400的矩阵 $X=[x_1,\dots,x_n]$ ；

2.计算均值 $\mu=\frac{1}{n}\sum_{j=1}^n x_j$ ，令 $H=\frac{1}{\sqrt{n-1}}[x_1-\mu,\dots,x_n-\mu]$ ；

3.根据定义，计算协方差矩阵 $\Sigma=HH^T$ ；

4.计算 $\Sigma$ 的特征值与特征向量，取前h个最大特征值所对应的特征向量，构成矩阵 $\Phi$ ；

5.矩阵 $\Phi$ 可对数据降维： $\Phi^T X=Y$ ，Y是h行400列的矩阵，也就是将数据从10000维降为h维。

这种做法一个明显的缺陷在于， $\Sigma$ 的维度为10000×10000，直接进行奇异值分解计算量非常大。利用QR分解，作间接的奇异值分解，可以减小计算量。

利用QR分解减小计算量

基于QR分解的PCA算法步骤如下：

1.已知 $\Sigma=HH^T$ ，其中 $\Sigma$ 为d*d，H为d*n，d代表原始数据的维数，n代表样本数，d远大于n；

2.对H作QR分解， $h=QR$ ，其中Q为d*t，R为t*n， $1\leq t \leq n$ ；

3.则 $\Sigma=QRR^T Q^T$ ，对 $R^T$ 作奇异值分解 $R^T=UDV^T$ ，其中U为n*t，V为t*t， $D=diag(\sigma_1,\dots,\sigma_t)$ ；

4.于是 $\Sigma=QVDU^T UDV^T Q^T=QVD^2 V^T Q^T=QV\Lambda V^T Q^T$ ，其中 $\Lambda=D^2$ ；

5.由于 $(QV)^T (QV)=V^T Q^T QV=V^T V=I$ ，所以QV可将 $\Sigma$ 对角化，QV为 $\Sigma$ 的特征向量矩阵， $\Lambda$ 为 $\Sigma$ 的特征值矩阵；

6.选取D前h个最大对角元所对应于V中的h个列，构成t*h的矩阵 $V_h$ ，则降维矩阵 $\Phi=QV_h$ ；

该过程涉及对一个很大的矩阵的QR分解，和对一个较小矩阵的奇异值分解。计算量与传统方法相比较的结果如下（图片摘自[1]）：

进一步，进行人脸识别的过程如下：

1.假设有c个类别，每类包含s个样本，则n=c∗s；

2.对X计算 $Y=\Phi^T X$ ，将Y（也称特征脸）按类别计算均值，得到c个长度为h的列向量 $v_1,\dots,v_c$ ；

3.对于未知类别的新样本x，计算 $y=\Phi^T x$ ，y的长度为h；

4.计算距离 $d(y,v_i),i=1,\dots,c$ ，取距离最小的i作为x的类标号。

距离度量d

1.欧式距离

2.曼哈顿距离

3.马氏距离

在马氏距离中，x与y分布相同，且协方差矩阵为S。加入协方差矩阵的逆矩阵的作用是，将如下图（图片部分取自http://stats.stackexchange.com/a/62147/93946）中呈椭圆分布的数据归一化到圆形分布中，再来比较距离，可以抵消不同样本集在特征空间中的分布差异。

C++实现

环境要求：OpenCV（样本图像的读取），Armadillo（高性能线性代数C++函数库），Intel MKL（替代LAPACK为Armadillo提供矩阵分解计算）。

项目使用Visual Studio Ultimate 2012建立，不过核心代码只有一个cpp文件。

全部代码托管在github.com/johnhany/QR-PCA-FaceRec。

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/************************************************************************/

/* QR-PCA-FaceRec by John Hany */

/* */

/* A face recognition algorithm using QR based PCA. */

/* */

/* Released under MIT license. */

/* */

/* Contact me at johnhany@163.com */

/* */

/* Welcome to my blog http://johnhany.net/, if you can read Chinese:) */

/* */

/************************************************************************/

#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <armadillo>

#include <iostream>

using namespace std;

int component_num = 7;

string orl_path = "G:\\Datasets\\orl_faces";

enum distance_type {ECULIDEAN = 0, MANHATTAN, MAHALANOBIS};

//double distance_criterion[3] = { 10.0, 30.0, 3.0};

double distance_criterion[3] = { 1000.0, 1000.0, 1000.0};

bool compDistance(pair<int, double> a, pair<int, double> b);

double calcuDistance(const arma::vec vec1, const arma::vec vec2, distance_type dis_type);

double calcuDistance(const arma::vec vec1, const arma::vec vec2, const arma::mat cov2, distance_type dis_type);

int main(int argc, const char *argv[]) {

int class_num = 40;

int sample_num = 10;

int img_cols = 92;

int img_rows = 112;

cv::Size sample_size(img_cols, img_rows);

arma::mat mat_sample(img_rows*img_cols, sample_num*class_num);

//Load samples in one matrix `mat_sample`.

for(int class_idx = 0; class_idx < class_num; class_idx++) {

for(int sample_idx = 0; sample_idx < sample_num; sample_idx++) {

string filename = orl_path + "\\s" + to_string(class_idx+1) + "\\" + to_string(sample_idx+1) + ".pgm";

cv::Mat img_frame = cv::imread(filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

cv::Mat img_sample;

cv::resize(img_frame, img_sample, sample_size);

for(int i = 0; i < img_rows; i++) {

uchar* pframe = img_sample.ptr<uchar>(i);

for(int j = 0; j < img_cols; j++) {

mat_sample(i*img_cols+j, class_idx*sample_num+sample_idx) = (double)pframe[j]/255.0;

}

// cout << mat_sample.n_rows << endl << mat_sample.n_cols << endl << mat_sample(img_rows*img_cols/2, 0) << endl;

//Calculate PCA transform matrix `mat_pca`.

arma::mat H = mat_sample;

arma::mat mean_x = arma::mean(mat_sample, 1);

for(int j = 0; j < class_num * sample_num; j++) {

H.col(j) -= mean_x.col(0);

}

H *= 1.0/sqrt(sample_num-1);

arma::mat Q, R;

arma::qr_econ(Q, R, H);

arma::mat U, V;

arma::vec d;

arma::svd_econ(U, d, V, R.t());

// cout << "d" << endl << d << endl;

// arma::rowvec vec_eigen = d.head(component_num).t();

// cout << "vec_eigen" << endl << vec_eigen << endl;

arma::mat V_h(V.n_rows, component_num);

if(component_num == 1) {

V_h = V.col(0);

}else {

V_h = V.cols(0, component_num-1);

}

arma::mat mat_pca = Q * V_h;

//Calculate eigenfaces `mat_eigen_vec`.

arma::mat mat_eigen = mat_pca.t() * mat_sample;

// cout << "mat_eigen" << endl << mat_eigen << endl;

arma::mat mat_eigen_vec(component_num, class_num, arma::fill::zeros);

vector<arma::mat> mat_cov_list;

for(int class_idx = 0; class_idx < class_num; class_idx++) {

arma::vec eigen_sum(component_num, arma::fill::zeros);

for(int sample_idx = 0; sample_idx < sample_num; sample_idx++) {

eigen_sum += mat_eigen.col(class_idx*sample_num+sample_idx);

}

eigen_sum /= (double)sample_num;

mat_eigen_vec.col(class_idx) = eigen_sum;

mat_cov_list.push_back(arma::cov((mat_eigen.cols(class_idx*sample_num, class_idx*sample_num+sample_num-1)).t()));

// cout << mat_cov_list[class_idx] << endl;

}

// cout << "mat_eigen_vec" << endl << mat_eigen_vec << endl;

cout << "dis within class" << endl;

for(int class_idx = 0; class_idx < class_num; class_idx++) {

for(int sample_idx = 0; sample_idx < sample_num; sample_idx++) {

double dis = calcuDistance(mat_eigen.col(class_idx*sample_num+sample_idx), mat_eigen_vec.col(class_idx), mat_cov_list[class_idx], distance_type::MAHALANOBIS);

cout << dis << " ";

}

cout << endl;

}

cout << "dis between classes" << endl;

for(int class_idx = 0; class_idx < class_num; class_idx++) {

for(int sample_idx = 0; sample_idx < class_num; sample_idx++) {

double dis = calcuDistance(mat_eigen.col(sample_idx*sample_num), mat_eigen_vec.col(class_idx), mat_cov_list[class_idx], distance_type::MAHALANOBIS);

cout << dis << " ";

}

cout << endl;

}

//Classify new sample.

int correct_count = 0;

double max_dis = 0.0;

for(int class_idx = 0; class_idx < class_num; class_idx++){

for(int sample_idx = 0; sample_idx < sample_num; sample_idx++) {

arma::mat mat_new_sample(img_rows*img_cols, 1);

string filename = orl_path + "\\s" + to_string(class_idx+1) + "\\" + to_string(sample_idx+1) + ".pgm";

cv::Mat img_new_frame = cv::imread(filename, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);

cv::Mat img_new_sample;

cv::resize(img_new_frame, img_new_sample, sample_size);

for(int i = 0; i < img_rows; i++) {

uchar* pframe = img_new_sample.ptr<uchar>(i);

for(int j = 0; j < img_cols; j++) {

mat_new_sample(i*img_cols+j, 0) = (double)pframe[j]/255.0;

}

arma::mat mat_new_eigen = mat_pca.t() * mat_new_sample;

vector<pair<int, double>> dis_list;

for(int new_class_idx = 0; new_class_idx < class_num; new_class_idx++) {

double dis = calcuDistance(mat_new_eigen.col(0), mat_eigen_vec.col(new_class_idx), mat_cov_list[new_class_idx], distance_type::MAHALANOBIS);

dis_list.push_back(make_pair(new_class_idx, dis));

}

sort(dis_list.begin(), dis_list.end(), compDistance);

if(dis_list[0].first == class_idx && dis_list[0].second <= distance_criterion[distance_type::MAHALANOBIS]) {

correct_count++;

}

if(dis_list.back().second > max_dis) {

max_dis = dis_list.back().second;

}

cout << "Maximum distance: " << max_dis << endl;

double correct_ratio = (double)correct_count / (class_num * sample_num);

cout << "Correctness ratio: " << correct_ratio * 100.0 << "%" << endl;

cin.get();

return 0;

}

bool compDistance(pair<int, double> a, pair<int, double> b) {

return (a.second < b.second);

}

double calcuDistance(const arma::vec vec1, const arma::vec vec2, distance_type dis_type) {

if(dis_type == ECULIDEAN) {

return arma::norm(vec1-vec2, 2);

}else if(dis_type == MANHATTAN) {

return arma::norm(vec1-vec2, 1);

}else if(dis_type == MAHALANOBIS) {

arma::mat tmp = (vec1-vec2).t() * (vec1 - vec2);

return sqrt(tmp(0,0));

}

return -1.0;

}

double calcuDistance(const arma::vec vec1, const arma::vec vec2, const arma::mat cov2, distance_type dis_type) {

if(dis_type == ECULIDEAN) {

return arma::norm(vec1-vec2, 2);

}else if(dis_type == MANHATTAN) {

return arma::norm(vec1-vec2, 1);

}else if(dis_type == MAHALANOBIS) {

arma::mat tmp = (vec1-vec2).t() * cov2.i() * (vec1 - vec2);

return sqrt(tmp(0,0));

}

return -1.0;

}

分类测试

测试样本采用The AT&T Database of Faces，原称The ORL Database of Faces，包含取自40个人的样本，每人10幅，共400幅图像，图像尺寸92*112。

样本库的链接为http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html。

1.欧式距离降维及分类效果：

即使将h设为最大的400（样本数），其分类正确率也只能达到99%。

2.曼哈顿距离降维及分类效果：

在h为128时，分类正确率可以达到100%，降维能力略好于欧式距离。

3.马氏距离降维及分类效果：

在h仅仅为7的时候，其分类正确率就已经达到100%了。采用马氏距离的PCA方法可以将人脸数据的维度从10000左右降到7，降维效果非常优秀。在h超过9时，分类过程中计算的最大马氏距离超出了双精度浮点数double的上限。

参考文献

[1] Sharma A, Paliwal K K, Imoto S, et al. Principal component analysis using QR decomposition[J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2013, 4(6): 679-683.

[2] Raj D. A Realtime Face Recognition system using PCA and various Distance Classifiers[J]. 2011.

[3] Turk M, Pentland A. Eigenfaces for recognition[J]. Journal of Cognitive Neuroscience, 1991, 3(1): 71-86.

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孙泽金

您好，如果我直接对QR分解完后的R矩阵进行PCA处理是不是理论上也是可行的呢

zwg

您好！71行代码H /= 1.0 / sqrt(sample_num – 1);是不是应该为class_num*sample_num?

肖雅

你好，我想请问一下，你这篇博客的思想是直接对整张图片进行匹配是吧。这样的话当人脸角度发生变化，或者拍照的环境变化时，结果应该会受到比较大的影响，是不是去分别比对眼睛，鼻子，嘴巴，结果会更加可信呢？

John Hany

你好，文中的方法其实完全是统计意义上的分类，只有样本在外观上很接近时才能保证有很高的精度。你所说的方法属于基于特征的分类，方法也有很多，效果一般也更好。比较经典的从五官位置辅助分类的方法比如香港中文大学的DeepID（2014年）：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf，他们所采用的五官定位算法：http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2013/papers/Sun_Deep_Convolutional_Network_2013_CVPR_paper.pdf。

当然，人脸姿态变化比较大时，五官的变化也很大甚至发生遮挡。最近很流行的思路是用GAN（及其变种）来训练生成网络，顺便也能获得一个高精度的分类器，比如上礼拜中科院的TP-GAN：https://arxiv.org/pdf/1704.04086.pdf

眉刘海

楼主，有做过Android opencv的人脸识别么？

做过，用的是opencv官方文档里常见的Haar分类器。只不过目前OpenCV Android应用开发的代码更新工作还没有进行到人脸识别的章节。

bruno

第一个动图好棒

milliar wang

楼主，可以转载你的这篇文章吗？

当然可以：）只要标明来源，被转载也是我的荣幸呢！

七月恋堇

你好，我用的vs2010+opencv2.4.9，编译时出现

fatal error C1083: 无法打开包括文件:“armadillo”: No such file or directory

想问一下什么原因

你的机器上是否正确配置了armadillo呢？另外还需要安装lapack或者intel mkl

renyong

我没有用Intel MKL，而是用LAPACK为Armadillo提供矩阵分解计算。编译通过了，运行时提示warning：svd():decomposition failed，error:Mat::cols(): indices out of bounds or incorrectly used .测试时arma::svd_econ(U, d, V, R.t());返回0。请问这是什么原因。

应该是Mat下标越界导致计算失败吧，能（用断点，或vs的call stack）确定是哪一行出错的吗？

我设置断点单步调试在78行时arma::svd_econ(U, d, V, R.t());svd_econ()返回值已经为0了，

运行到89行：V_h = V.cols(0, component_num-1);程序出错

后跳转到了debug.hpp中的这一段代码template<typename T1>
arma_cold
arma_noinline
static
void
arma_stop_logic_error(const T1& x)
{
#if defined(ARMA_PRINT_ERRORS)
{
get_stream_err1() << "\nerror: " << x << std::endl;
}
#endif

throw std::logic_error( std::string(x) );
}

component_num设置为多少？它应该是大于1的

我设置7，不行

错误信息：

Unhandled exception at 0x000007FEFD82A49D in test1.exe: Microsoft C++ exception: std::logic_error at memory location 0x00000000002EDC18.

这有可能是环境配置的问题吗

数据图像的尺寸是多大的？

92×112，跟你用的是同一个人脸库啊

而且也正确读入了？是不是前面哪个步骤出了问题，用断点看一下每一行输出矩阵的尺寸是否和公式符合。实在不行，把你的代码发到我的邮箱johnhany@163.com，我来看看

我单步调试发现应该是arma::svd_econ(U, d, V, R.t());失败，导致U，V被重置，然后出错。但我不知道为什么会分解失败，代码已经发到你的邮箱，请把我看一下

我在我电脑上装上intel的MKL，然后添加到vs2013中，就可以成功运行了。我想之前的错误应该是Armadillo自带的库分解能力问题造成的。

非常感谢之前的热情帮助

不客气，能运行起来就好！

刘同学

你好，我在我的vs上运行出现跟你一样的错误，我已经下载mkl并添加到vs中，还没有运行成功，求详细的解决办法？

您好，您这个程序是基于arm的吗？如果是，有X64下的吗

vs项目本身就是针对x64建立的，而且代码本身是可以跨平台的，只要编译器配置得当，两种平台都是可以的

艾尔伯特

能给个qq或者微信交流吗，如果可以发我邮箱，谢谢了

抱歉回复的很晚，最近我在抓紧整理一批Android Studio 2上用OpenCV的教程，很快就会放出来！

您好，我正在进行android平台上的人脸识别开发，我用JNI的方法，需要把识别后的图像（Mat类型）存入jintArray型数组，再把jintArray传回java层显示，你有什么好办法啊

超级赛亚人

这数学知识用的深啊~ 奇异值分解什么的矩阵里面的内容吗？

奇异值分解在一般的矩阵理论书籍中都会有介绍，可以看成是对非方阵进行的特征值分解。通俗地讲，矩阵乘以自身的转置，这个乘积矩阵的特征值开根号就是原矩阵的奇异值。

周

请问有木有android opencv 人脸识别的教程

可以先参考一下OpenCV Android SDK里面的样例（OpenCV-android-sdk\samples\face-detection）

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