核主成分
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基于KPCA算法的人脸识别系统
该项目实现了基于核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）的人脸识别算法，旨在解决人脸图像中存在的复杂非线性分布问题。与传统的主成分分析（PCA）不同，KPCA通过核函数将原始图像数据映射到高维空间，通过捕捉非线性主分量来提取更具辨识力的人脸特征。系统包含完整的图像预处理流程，包括灰度化处理、尺度归一化以及图像向量化。核心识别过程首先利用高斯径向基函数（RBF）或多项式核函数构建核矩阵，并在中心化处理后进行特征值分解，提取能够代表非线性空间主要变化的
