以下是我在查阅相关文献之后的一些个人的总结，望大神们指正。

基于PCA的人脸识别

PCA简介

这是百度百科的解析：
“对于一个训练集，100个对象模板，特征是10维，那么它可以建立一个100*10的矩阵，作为样本。求这个样本的协方差矩阵，得到一个10*10的协方差矩阵，然后求出这个协方差矩阵的特征值和特征向量，应该有10个特征值和特征向量，我们根据特征值的大小，取前四个特征值所对应的特征向量，构成一个10*4的矩阵，这个矩阵就是我们要求的特征矩阵，100*10的样本矩阵乘以这个10*4的特征矩阵，就得到了一个100*4的新的降维之后的样本矩阵，每个特征的维数下降了。

人脸识别实现的主要步骤

人脸识别主要分为了两个主要的部分，一个是人脸训练，另一个重要的部分是人脸测试。（为了提高识别的准确率，可以首先对图片进行一些预处理，比如是图片的平滑，锐化，小波过滤等等，降低背景，还有图片角度对识别结果的影响）

人脸训练部分：

读取训练数据，将图片存到矩阵中。
利用PCA对图片矩阵进行降维和特征提取（对于特征提取和降维，还可以使用SVD奇异值分解的方法，但是在本文中主要使用的是PCA方法）
训练特征数据规范化
SVM样本训练

对于人脸识别的部分（其实和人脸训练部分类似）：

1.读取测试数据。

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基于PCA的人脸识别_Matlab实现（个人研读之后的一些总结）

基于PCA的人脸识别

PCA简介

人脸识别实现的主要步骤

人脸训练部分：

对于人脸识别的部分（其实和人脸训练部分类似）：

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