Modular PCA的源代码

资 源 简 介

matlab编写的Modular PCA的源代码，以Yale人脸库为例。Moduplar PCA首先对原始图像分块，然后对分块后的所有子图像进行PCA分析提取投影特征，对待识别图像也是先进行分块，然后分别计算子图像在投影特征下的投影系数，最后根据最近邻分类器进行分类。

详 情 说 明

在这份文档中，我们可以看到使用Matlab编写的Modular PCA源代码，该代码以Yale人脸库为例。Modular PCA首先将原始图像分块，然后对分块后的所有子图像进行PCA分析以提取投影特征。对于待识别图像，同样进行分块，然后分别计算子图像在投影特征下的投影系数。最后，使用最近邻分类器进行分类。值得一提的是，PCA是一种常见的统计分析方法，它可以帮助我们更好地理解数据的结构和规律，从而更好地进行数据分析和处理。在这里，我们可以进一步探讨如何使用PCA来优化图像识别和分类的效果，例如如何选择最佳的投影特征和最近邻分类器的参数等等。