【摘 要】
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在实际应用中,面部往往看成高维数据,因此会遇到维数灾难问题,需要对数据降维方便特征提取。PCA（principal Component Analysis）算法能够用于对原有数据进行简化,将复杂数据降
【机 构】
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成都理工大学信息科学与技术学院,成都理工大学地球物理学院
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在实际应用中,面部往往看成高维数据,因此会遇到维数灾难问题,需要对数据降维方便特征提取。PCA（principal Component Analysis）算法能够用于对原有数据进行简化,将复杂数据降维,利用这个原理对高维面部图像进行表征,通过去除相关性,减少冗余,用相对较少的变量来表达面部最主要的特征,达到快速识别面部的目的。
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