PCA在人脸识别中的改进算法，黄昉，张宝昌，基于传统的主成分分析(PCA)方法，为使PCA不再局限于满足高斯分布，提出了改进的PCA人脸识别方法。改进的PCA方法先对训练图像集进行分�

人脸识别PCA算法的硬件实现，张旭东，徐和根，为满足人脸识别系统的实时性，提出了一种基于FPGA硬件平台的人脸识别系统的实现方法，以传统的主成份分析算法为理论基础，利用Xilin

很详细的介绍了主元分析法，希望有助于你。

这个包实现了一种著名的基于 PCA 的人脸识别方法，称为“特征脸”。 该程序易于使用。 此外，还添加了一个示例项目文件 demo_PCA.m' 来演示如何使用，还包括 ORL 训练和测试数据库，以通过随机选择图像来显示不同大小的测试和训练数据集上执行时间和识别百分比的性能比较。 用于 LOOCV（留一法交叉验证）测试的附加文件 LOOCV.m。 用于比较 PCA 与均值、众数和中值修改的附加文件 Comparision.m。 附加文件 PRR.m 被添加到子函数中，用于计算单个类的精度和召回率。 为了更好地理解 PCA 和所涉及的测试，您可以使用给出的教程： http : //www.cs.otago.ac.nz/cosc453/student_tutorials/principal_components.pdf http://www.creighton.edu/fileadmin/use

faceRecgSys：使用Matlab的人脸识别系统； 算法：LBP，PCA，KNN，SVM和朴素贝叶斯

Python PCA 人脸识别(含有简单的GUI界面 修改原有的matlab代码) 里面包含相应的PCA原理程序 GUI界面程序 保存好的训练模型文件

包含可以在MATLAB上运行的PCA图像融合算法的源程序。打开，点击即可运行，无Bug。

pca人脸识别算法matlab代码

PCA主成分分析人脸识别程序，利用MATLAB编程实现人脸识别，便于初学者学习。

基于python的PCA算法源代码基于python的PCA算法源代码