Trong ví dụ này ta có một tập huấn luyện gồm những bức ảnh khuôn mặt kích thước 180x200 pixel, dưới đây là một số hình ảnh của những eigenfaces thu được (lưu ý là
đây chỉ là các vector trực giao, những eigenfaces thực sự chính là những vector này
được chuẩn hóa).
Hình 3.1 Eigenfaces
Hình 3.2 Bức ảnh kiểm tra và hình chiếu của nó
Như ta thấy nếu bức ảnh là khuôn mặt người thì hình chiếu sẽ khá giống với ảnh gốc, còn khi bức ảnh không phải là khuôn mặt thì hình chiếu sẽ khác ảnh gốc rất nhiều, do đó khoảng cách từ bức ảnh mặt người tới không gian mặt sẽ nhỏ hơn rất nhiều so với khoảng cách từ bức ảnh không phải mặt người tới không gian mặt.
Dưới đây là một ví dụ khác, ta có một tập huấn luyện gồm những bức ảnh kích thước 18x27 pixel, ta cũng tìm các Eigenface và sau đó tìm face map của một bức ảnh kiểm tra. Trong ví dụ này thì ảnh con H(x,y) vùng hình chữ nhật có tâm tại (x,y) trên bức ảnh và có kích thước 18x27 pixel.
Hình 3.3 Ảnh ban đầu
Hình 3.4 Face map của bức ảnh ban đầu.
Ta thấy vị trí của mỗi khuôn mặt chính là những vùng cực tiểu địa phương trên bức ảnh (là những đốm đen trong những vùng trắng hình chữ nhật).
Bây giờ nếu ta có một cơ sở dữ liệu những ảnh không phải khuôn mặt (ta thường tập trung vào những hình ảnh xung quanh khuôn mặt như cổ áo, một phần của khuôn mặt …). Tìm face map của bức ảnh ban đầu với không gian không phải khuôn mặt này, ta thu được kết quả sau:
Hình 3.5 Face map ảnh ban đầu với không gian không phải là khuôn mặt
Hình trên cũng khá giống với face map ứng với không gian khuôn mặt nhưng tại mỗi vùng sáng hình chữ nhật thì không hề có tâm ở giữa.
Thực ra từ face map ứng với không gian khuôn mặt, nếu ta có một thuật toán tốt
để tìm những vị trí cực tiểu địa phương thì đã có thể xác định vị trí các khuôn mặt. Face map ứng với không gian không phải khuôn mặt chỉ là một cách đơn giản để giúp ta tìm chính xác hơn thôi.
Tất cả những điều thu được ở trên chỉ là kết quả hoàn toàn dựa trên lý thuyết, trong thực tế những thuật toán nhận dạng mặt người đã phát triển lên rất nhiều từ ý tưởng của PCA mới có được độ chính xác yêu cầu.