PCA人脸识别基于PCA的人脸识别 (Eigenface)读入20幅训练图像 。 计算均值、协方差矩阵 、特征值 和特征向量 ,并记录计算所耗费的时间 。并在figure(i)中显示特征脸Eigenface 。计算4幅测试图像 ，及其在 空间中的重建图像 ，在figure(i) 和 figure(10+i)中分别显示测试图像 和重建图像 。计算4幅测试图像 的重建误差 ，比较并阐释 之间的差异及其原因。 -PCA

人脸检测的PCA算法。先利用PCA算法，将测试集在人脸空间中进行训练，得到人脸空间的基向量，再用试验图片进行试验。-PCA algorithm for face detection. First use of PCA algorithm, the test set in the face space for training, get face space basis vectors, and then test picture test.

基于小波的纹理特征，小波四层分解，特征向量含有均值、标准差、空间频率等，共13*4个特征。-Based on texture feature of wavelet, wavelet decomposition, four layers of characteristic vector containing the mean, standard deviation, such as spatial frequency, a total of 13* 4 characteristics.