pca - 使用 PCA 进行特征提取

Question

我的工作是进行手势识别。我想通过使用通过执行 PCA（主成分分析）提取的特征来训练支持向量机来做到这一点。但是我对程序有点困惑。

在浏览了各种文章之后，我已经弄清楚了这些步骤。

1. 获取相同手势的“d”张图像（n*n）。
2. 将每个 n*n 图像转换为单行。
3. 形成一个阶数为 d*(n*n) 的矩阵。
4. 计算特征值和特征向量。
5. 使用前“k”个特征向量形成一个子空间。
6. 将图像从原始 n*n 维度投影到“k”维度。

问题：

1）我有一组 100 个手势，执行以上 6 个步骤会给我 100 个子空间。我的测试应该在实时视频上完成，以找出手势属于哪个类。我将每个视频帧投影到哪个 supspace 上以减少将其馈送到分类器的尺寸？

先感谢您。