我想通过使用主成分分析算法来执行面部识别。我想自己在 python 或 java 中实现该算法，但是我不确定从哪里开始。希望有一些代码示例/教程/参考可以帮助我入门。
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您可以从阅读有关 EigenFaces 方法（基于 PCA 的人脸识别）的原始论文开始：
“用于识别的特征脸”：http ://www.cs.ucsb.edu/~mturk/Papers/jcn.pdf
另外，如果你想找到一些代码示例，OpenCV 是在最新版本中实现的，它也是基于 EigenFaces 的人脸识别器：
请注意，这是 OpenCV 的 python 绑定，也是 OpenCV 的 Java 版本，称为 JavaCV。
于 2012-08-15T16:40:45.683 回答
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如果您想编写自己的 PCA 代码，我建议您查看 Wikipedia 文章作为起点。
如果您正在寻找 PCA 代码，请尝试使用Numpy上的代码。
对于一般的 PCA 建议：通常，将 2D 图像数组转换为 1-D 字节数组（通过堆叠）。如果您对 n 个训练图像中的每一个都执行此操作，并假设每个训练图像在展平时都是 p 像素，那么您就有了 PCA 的 nxp 训练集！（注意：PCA 有许多技巧，例如对数据取零意义等......）
此外，有大量文献表明非负矩阵分解更适合面部识别
于 2012-08-15T16:37:19.473 回答
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这是一个使用 python 的简单教程：http ://www.janeriksolem.net/2009/01/pca-for-images-using-python.html
于 2013-04-09T00:51:24.587 回答