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人脸特征提取方法PCA，作为主流的识别算法pca降低的图像向量的维数-Facial feature extraction methods PCA, pca as mainstream recognition algorithm reduces the dimension of image vector
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pca又称主成分分析，主要用来提取图像的主要成分，作为特征提取一个重要算法，将其用于人脸识别-pca, also known as principal component analysis, mainly used to extract the main component of the image, as a key feature extraction algorithm, be used in face recognition
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基于主成分分析的人脸(pca)的人脸图像特征提取和识别，文件内有图库和程序。直接运行就可以了。-Based on principal component analysis (pca) face of face image feature extraction and recognition, there were atlas and program files. Run directly.
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自动人脸识别系统具有如图所示的一半框架并完成相应功能的任务。
（1）人脸图像的获取：一般来说，图像的获取都是通过摄像头摄取，氮摄取的图像可以是真人，也可以是人脸的图片或者为了相对简单，可以不考虑通过摄像头来摄取头像，而是直接给定要识别的图像。
（2）人脸的检测：人脸检测的任务是判断静态图像中是否存在人脸。若存在人脸，给出其在图像中的坐标位置，人脸区域大小等信息。而人脸跟踪需要进一步输出所检测到的人脸位置，大小等状态随时间的连续变化情况。
（3）特征提取通过人脸特征点的检测与标定可以确
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pca人脸识别 基于代数统计的方法是使用统计学观点提取基向量，之后将人脸向量投影到基向量上，得到的投影值即为不同的人脸图像特征，这种方法利于操作，比较灵活。本次设计采用PCA方法对人脸进行降维，提取特征。
-pca face recognition based on the statistical method Generation is extracted base vectors using a statistical point of view, and then the vector
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NMF、PCA-人脸图像特征抽取与对比，图像识别，主成分分析(Face image feature extraction and comparison, image recognition, principal component analysis)
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