模式识别应用案例
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The MIT system diagram
1）位置校准
Hale Waihona Puke Baidu
2）灰度归一化
PCA特征提取
PCA特征提取
PCA特征提取
PCA特征提取
PCA特征提取
PCA特征提取
模式识别应用案例分析
HZ@USTB
基于PCA的人脸自动识别系统
PCA： Principal Component Analysis 主成分分析 PCA方法是由Turk和Pentlad提出来的，它 的基础就是Karhunen-Loeve变换 (简称KL变换)，是一种 常用的正交变换。
问题描述
对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵，也可以 扩展开，看成一个矢量，如一幅N*N象素的图像可以视为 长度为N2的矢量，这样就认为这幅图像是位于N2维空间中 的一个点，这种图像的矢量表示就是原始的图像空间，但 是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的 一个。不管子空间的具体形式如何，这种方法用于图像识 别的基本思想都是一样的。 首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间 上，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像 间的相似度，最常见的就是各种距离度量。