如何使用yale大学的人脸数据库进行人脸识别的训练，python语言

基于特征脸(PCA)的人脸识别方法

特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

比如人脸灰度照片40x40=1600个像素点，用每个像素的灰度值组成的矩阵代表这个人的人脸。那么这个人人脸就要1600 个特征。拿一堆这样的样本过来做pca，抽取得到的只是在统计意义下能代表某个样本的几个特征。

人脸识别可以采用神经网 络深度学习的思路，国内的ColorReco在这边有比较多的案例。

展示机或换了壳。

1、是展示机，展示机都没有标签贴。

2、换了壳，标签贴在之前的电脑上。

电子计算机(electroniccomputer)，俗称电脑，简称计算机(computer)，是一种根据一系列指令来对数据进行处理的机器。

以上就是关于如何使用yale大学的人脸数据库进行人脸识别的训练，python语言全部的内容，包括:如何使用yale大学的人脸数据库进行人脸识别的训练，python语言、为什么天选有的电脑没有标签贴、等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！