传统PCA方法进行人脸识别的算法

资 源 简 介

利用传统PCA方法进行人脸识别的算法，人脸库为Yale人脸库，主成分分析方法（PCA）是基于K-L变换的统计学方法，K-L变换是数据压缩领域里的一种最优正交变换。

详 情 说 明

在这项研究中，我们使用了传统的主成分分析（PCA）方法来进行人脸识别，我们使用的人脸库是Yale人脸库。PCA是一种基于K-L变换的统计学方法，它可以将原始数据转换为一组新的正交变量，这些变量被称为主成分。通过对主成分进行分析，我们可以确定哪些变量对于识别人脸是最重要的。K-L变换是一种最优的正交变换方法，它在数据压缩领域得到了广泛应用。在我们的研究中，我们发现使用PCA方法可以成功识别Yale人脸库中的人脸，这表明PCA方法在人脸识别领域具有很大的潜力。