精选优质文档-倾情为你奉上人脸识别特征脸方法贾东亚 一、 实验目的1、学会使用PCA主成分分析法。2、初步了解人脸识别的特征法。3、更熟练地掌握matlab的使用。二、 原理介绍1、 PCA（主成分分析法介绍）引用一个网上的例子。假设有一份对遥控直升机操作员的调查，用x1(i)表示飞行员i的飞行技能，x2(i)表示飞行员i喜欢飞行的程度。通常遥控直升飞机是很难操作的，只有那些非常坚持而且真正喜欢驾驶的人才能熟练操作。所以这两个属性x1(i)和x2(i)相关性是非常强的。我们可以假设两者的关系是按正比关系变化的。如下图里的任意找的向量u1所示，数据散布在u1两侧，有少许噪声。 现在我们有两项数据，是二维的。那么如何将这两项变量转变为一个来描述飞行员呢？由图中的点的分布可知，如果我们找到一个方向的U，所有的数据点在U的方向上的投影之和最大，那么该U就能表示数据的大致走向。而在垂直于U的方向，各个数据点在该方向的投影相对于在U上的投影如果足够小，那么我们可以忽略掉各数据在该方向的投影，这样我们就把二维的数据转化成了在U方向上的一
