基于主成分分析的人脸识别
(Principle Component Analysis，PCA)，它是一种基于目标二阶统计特性的最佳正交变换。它变换后产生的新的分量正交或不相关，减少数据冗余，使得数据在一个低维的特征空间被处理，同时保持原始数据的绝大部分的信息。
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用户评论
有用，不过算法的识别率不高。不能投入使用。