人脸识别PCA算法,子空间和投影到子空间怎么理解?
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发布时间：2022-04-23 17:08
共3个回答
热心网友
时间：2023-09-17 14:26
PCA人脸识别是把所有图像看做是一个样本，每张图像看成一行向量，有N张图像就有N行，所以这个样本就可以看成是一个N行的矩阵。先求出这个矩阵的协方差矩阵，再求出这个协方差矩阵的特征值，选择特征值中前m个最大的特征值，这前m个最大的特征值，每个都对应一个特征向量（特征向量也叫做特征脸），这m个特征向量组成一个m行的特征矩阵，这个特征矩阵就是“子空间”，也叫做特征脸空间。所谓投影到子空间，就是把样本中的一张图像看成一行向量，这个向量乘以特征矩阵得到一个m维的向量，就是投影的结果，也是这张图像的特征值。
热心网友
时间：2023-09-17 14:26
子空间比原始空间维数的一个空间。数据向子空间投影给你举个例子吧：立体几何，三维空间中的一条线，向一个平面投影。好好想想。
热心网友
时间：2023-09-17 14:27
这要用到 向量 有点复杂~~~
