特徵降維-PCA（Principal Component Analysis）
在進行圖像的特徵提取的過程中，提取的特徵維數太多經常會導致特徵匹配時過於複雜，消耗系統資源，不得不採用特徵降維的方法。所謂特徵降維，即採用一個低緯度的特徵來表示高緯度。特徵降維一般有兩類方法：特徵選擇和特徵抽取。特徵選擇即從高緯度的特徵中選擇其中的一個子集來作爲新的特徵；而特徵抽取是指將高緯度的特徵經過某個函數映射至低緯度作爲新的特徵。常用的特徵抽取方法就是PCA。下面着重介紹PCA。 PCA原理
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