主成分分析(PCA)是目前应用很广泛的一种代数特征提取方法_tshaun007的专栏

         主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）方法是目前应用很广泛的一种代数特征提取方法，可以说是常用的一种基于变量协方差矩阵对样本中的信息进行处理、压缩和抽提的有效方法，主要通过K-L（Karhunen-Loeve）变换展开式从人脸数据库中提取人脸的主要特征[i]，构成特征脸空间，在识别时将待测试的人脸图像投影到特征脸空间，得到一组投影系数，与数据库中各个人脸图像进行比对识别。这种方法保留了原向量在与其协方差矩阵最大特征值相对应的特征向量方向上的投影，即主分量(Principal Components)，因此被称为主成分分析。由于PCA方法在进行降维处理和人脸特征提取方面的有效性，在人脸识别领域得到了广泛的应用。它的核心思想是：利用较少数据的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的目的，根据样本点在多维空间的位置分布，以样本点在空间中变化最大方向，即方差最大方向，作为差别矢量来实现数据的特征提取。利用K-L变换抽取人脸的主要成分，利用特征脸法进行人脸识别的过程由训练阶段和识别阶段两个阶段组成。         主成分分析（Principal Component Analysis，简称P