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在基于代数特征的人脸识别中，每一幅人脸图像被看成是以像素点灰度为元素的矩阵，用反映某些性质的数据特征来表示人脸的特征。 设人脸图像 ） ， （ y x I 为二维 N M * 灰度图像，同样可以看成是 N M n * = 维列向量，可视为 N M * 维空间中的一个点。但这样的一个空间中，并不是空间中的每一部分都包含有价值的信息，故一般情况下，需要通过某种变换，将如此巨大的空间中的这些点映射到一个维数较低的空间中去。
然后利用对图像投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。 在基于代数特征的人脸识别方法中，主成分分析法（PCA）和Fisher 线性判别分析（LDA）是研究最多的方法。本章简要介绍介绍了PCA。 完整的PCA(PrincipalComponentAnalysis)人脸识别的应用包括四个步骤：人脸图像预处理；读入人脸库，训练形成特征子空间；把训练图像和测试图像投影的上一步骤中得到的子空间上；选择一定的距离函数进行识别。
详细描述如下： 4.1读入人脸库 一归一化人脸库后，将库中的每个人选择一定数量的图像构成训练集，设归一化后的图像是n*n，按列相连就构成n2维矢量，可视为n2维空间中的一个点，可以通过K-L变换用一个低维子空间描述这个图像。 4.2计算K.L变换的生成矩阵 训练样本集的总体散布矩阵为产生矩阵，即 或者写成： 式中xi为第i个训练样本的图像向量，|l为训练样本的均值向量，M为训练样本的总数。
为了求n2*n2维矩阵∑的特征值和正交归一化的特征向量，要直接计算的话，计算量太大，由此引入奇异值分解定理来解决维数过高的问题。 可以的话，大家可以Ph一下colorreco，他们有交流平台。...
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