令 x1 为 image1 的向量(灰色),x2 为 image2 的向量(灰色),以此类推 xn 为 imagen 的向量(灰色)。比如说,所有的图像大小由 r 行和 c 列 (r*c) 表示
所以,X = [x1, x2, x3, .... xn]。
正如许多文献表明的那样,要减少 n。其他文献也倾向于减少 r*c。
更喜欢哪一个。
令 x1 为 image1 的向量(灰色),x2 为 image2 的向量(灰色),以此类推 xn 为 imagen 的向量(灰色)。比如说,所有的图像大小由 r 行和 c 列 (r*c) 表示
所以,X = [x1, x2, x3, .... xn]。
正如许多文献表明的那样,要减少 n。其他文献也倾向于减少 r*c。
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我认为它将帮助您了解它的工作原理以及更喜欢哪种方法 http://fivedots.coe.psu.ac.th/~ad/jg/nui08/faceRecog.pdf