Extended Yale B数据库的五个子集怎么划分的？

Extend Yale B 人脸数据库， 一共38个人,每人64 张照片。 根据人脸与摄像机的方向角（12,25,50,77,90）将每人的64张照片分为5个sbusets。每人每个subset的人脸数目分别为（7,12,12,14,19。

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。

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