谁能帮我介绍一下ORL人连数据库急用，谢谢！

1FERET人脸数据库 -

由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一

2CMU-PIE人脸数据库

由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合

3YALE人脸数据库

由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张,包含光照,表情和姿态

的变化

4 YALE人脸数据库B

包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制

5 MIT人脸数据库

由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像

6 ORL人脸数据库

由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,

表情和面部饰物的变化该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大

7 BioID人脸数据库

包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注

你不是都已经说清楚流程了 不知道你需要啥帮助的。

yale数据不知道存的是什么特征， pca降维到2维的话，这样的特征空间描述度足以区分不同人脸吗，我没用过，只是单纯的疑问

Fisher分类器没用过，印象中好像和pca，lda也是有一定关系的，好像也是一种映射降维，好像是很简单的一种分类器，这样的分类器的话，效果好吗。（如果以你的2维特征空间来说好像没啥问题。）

如果是二维人脸识别的话，可以考虑先子图分割，然后创建子图权重系数矩，然后子图矩阵取高特征值，或者对矩阵用dct取大特征，用特征值和权重矩生成特征空间。然后用模糊神经网络对数据进行训练 得到识别系统 。    或者也可以用bp+遗传算法， 上学时候用的orl数据库 好像识别率能到90多点。

给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。1FERET人脸数据库-由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一2CMU-PIE人脸数据库由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合3YALE人脸数据库由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张,包含光照,表情和姿态的变化4YALE人脸数据库B包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制5MIT人脸数据库由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像6ORL人脸数据库由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,表情和面部饰物的变化该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大7BioID人脸数据库包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。

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