返回信息流用PCA做人脸识别，提取出来的特征向量差别比较大，就算非常相似的特征值在特征向量空间投影都相差很大，为什么会这样呢？
在获取特征向量后，究竟应该如何做识别呢？
但求大牛提点。。
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #8145同步于 2011/8/4
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ML_DM机器人发帖
【人脸识别】PCA提取的特征脸差异比较大
chentingpc
2011/8/4镜像同步3 回复
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3 条回复
【 在 gogo00007 的大作中提到: 】
: 最简单的KNN咯。差别大看是同一个人还是不同人，如果是不同人，那是好事啊
: --
可惜是同一个人。。
如果只是做PCA， 然后做人脸识别， 这个东西网上应该是有很多matlab和c++的代码的。
具体你可以检查一下问题：
1：PCA算法对于人脸的对齐非常敏感， 所以最好用一个简单的别人发布的对齐的数据集。
2：得到特征向量之后L2范数归一之后， 可以是有余弦角， 也可以用欧氏距离。
【 在 chentingpc 的大作中提到: 】
: 用PCA做人脸识别，提取出来的特征向量差别比较大，就算非常相似的特征值在特征向量空间投影都相差很大，为什么会这样呢？
: 在获取特征向量后，究竟应该如何做识别呢？
: 但求大牛提点。。
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