基於K-L變換的人臉識別

原理介紹 K-L變換是模式識別中經常使用的一種特徵提取方法，出發點是從一組特徵中計算出一組按重要性從大到小排列的新特徵，它們是原有特徵的線性組合，而且相互之間是不相關的，實現數據的降維。算法 在人臉識別中，能夠用K-L變換對人臉圖像的原始空間進行轉換，即構造人臉圖像數據集的協方差矩陣，求出協方差矩陣的特徵向量，再依據特徵值的大小對這些特徵向量進行排序，這些特徵向量表示特徵的一個集合，它們共同表示一

>>阅读原文<<