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

摘要：主成分分析（PCA）的人脸识别算法，以减少的特征向量是涉及到对抽象的特点，改进了主成分分析（一）iUumination算法的变化影响酶原sed.The方法是基于上减低与正常化其相应的标准差的特征向量元素相关联的大特征值的特征向量的影响力的想法。耶鲁大学和耶鲁大学面临的数据库面对数据库B是用来验证-Abstract：In principal component analysis(PCA)algorithms for face recognition，to reduce the influen