主成分分析简介 Principal Component Analysis （PCA ） 主成分分析(Principal Component Analysis, 简称PCA) 是一种常用的基于变量协方差矩阵对信息进行处理、压缩和抽提的有效方法。基于PCA 算法的人脸识别 PCA 方法由于其在降维和特征提取方面的有效性，在人脸识别领域得到了广泛 的应用。 PCA 方法的基本原理是: 利用K-L 变换抽取人脸的主要成分，构成特征脸空间，识别时将测试图像投影到此空间，得到一组投影系数，通过与各个人脸图像比较进行识别。 利用特征脸法进行人脸识别的过程由训练阶段和识别阶段两个阶段组成 其具体步骤如下： 训练阶段 第一步：假设训练集有200 个样本，由灰度图组成，每个样本大小为M*N 写出训练样本矩阵： 其中向量xi 为由第i 个图像的每一列向量堆叠成一列的MN维列向量, 即把矩阵向量化, 如下图所示：训练阶段 如：第i 个图像矩阵为 则xi为训练阶段 第二步：计算平均脸 计算训练图片的平均脸：训练阶段 第三步：计算差值脸 计算每一张人脸与平均脸的差值训练阶段 第四步：构建协方差矩阵训练阶段 第五步
