Matlab编写的PCA+SVM人脸识别

Posted 2022-02-26 索炜达.猿创

文件大小：9.3M
源码说明：带中文注释
开发环境：Matlab2016a 以上版本
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简要概述：
PCA介绍
主成分分析(Principal Component Analysis, 简称PCA)是常用的一种降维方法.
算法步骤:
输入: 样本集 D=x_1, x_2, …, x_m, 低维空间维数 d’
过程:
对所有样本进行中心化: x_i \\leftarrow x_i - \\frac1m \\sum_i=1^m x_i;
计算样本的协方差矩阵: XX^T(有时用散布矩阵, 二者只相差一个倍数);
对协方差矩阵 XX^T 做特征值分解;
取最大的 d’ 个特征值所对应的特征向量 w_1, w_2, …, w_d’.
输出: 投影矩阵 W = (w_1, w_2, …, w_d’) .
本例中使用PCA算法对人脸图片进行降维：人脸图片原始大小为 112 \\times 92 , 被拉长为 112 \\times 92 = 10304 维向量, 利用PCA将这样的数据降维, 供后续匹配.