基于PCA的人脸识别（MATLAB）

项目描述

采用数据库为剑桥大学ORL人脸数据库，包含40个人的400张人脸图像（每人对应10张），图像为92x112灰度图像（256灰度级）对于每个人的10张图像，随机选择7张用来训练，另外3张用于测试。采用2范数最小匹配，对每个人的另外3张训练图像分别测试，共测试3x40个图像，计算识别系统的正确率=（识别正确的图像数）/120。

算法描述

流程图

基本原理及步骤分析

主成份

设有随机变量X1，X2，…，Xp，样本标准差记为S1，S2，…，Sp。
若C1=a11x1+a12x2+ … +a1pxp，且使 Var(C1)最大，则称C1为第一主成分；
若C2=a21x1+a22x2+…+a2pxp， (a21，a22，…，a2p)垂直于(a11，a12，…，a1p)，且使Var(C2)最大，则称C2为第二主成分；
类似地，可有第三、四、五…主成分，至多有p个。