主要为大家详细介绍了人脸识别经典算法一，特征脸方法Eigenface，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里：特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法) 。本文的参考资料附在最后了^_^ 步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不同人的人脸的图像，但是看着怎么不像呢，难道我有脸盲症么），如下图所示哦。每张图像可以转换成一个N维的向量（是的，没错，一个像素一个像素

在之前的博客 人脸识别经典算法一：特征脸方法（Eigenface）里面介绍了特征脸方法的原理，但是并没有对它用到的理论基础PCA做介绍，现在做补充。请将这两篇博文结合起来阅读。以下内容大部分参考自斯坦福机器学习课程：http://cs229.stanford.edu/materials.html 假设我们有一个关于机动车属性的数据集{x(i);i=1,…,m}（m代表机动车的属性个数），例如最大速度，最大转弯半径等。假设x(i)本质上是n维的空间的一个元素，其中n<<m，但是n对我们