1.给出了可以直接在matlab上运行的人脸识别代码 2.提供了人脸识别的数据集，包含测试集以及训练集 3.给出了代码的实验说明文档 4.基于PCA算法改进的快速PCA

稀疏降维matlab代码重新讨论稀疏PCA 稀疏主成分分析（PCA）是一种流行的无监督方法，用于尺寸缩减和特征选择。 与标准PCA相比，稀疏PCA的主要优点是通过在加载矢量的元素（即权重）上施加零强制约束而获得了更高的解释性。 稀疏的加载向量可以更好地理解PCA的特征选择过程。 例子 考虑大小为p x n的零均值数据矩阵X ，其中n是样本数。 让我们将PCA获得的第一个主要加载向量表示为w 。 该加载向量包含p个权重，这些权重一起产生第一主成分w'X ，其中包含对应于每个样本的一维变量。 在PCA中， w是非稀疏的，因此无法轻易获得信息来确定最重要的特征。 一些研究使用稀疏PCA在w中强制执行零权重。 使用稀疏PCA，可以在降维过程中解释功能的重要性/相关性。 但是，假设我们要将维p减小为任意整数q ，例如1 <q <= p 。 在这种情况下，常规的稀疏PCA方法不能保证对于i = 1，...，q ，所有q个加载向量w_i都会选择相同的特征； 换句话说，它们不会具有相同的稀疏模式。 下表显示了模拟数据的示例。 我们提出的方法在保留稀疏模式的同时计算主要载荷。 引文 请引用以下论文 Se

github上评分比较高的一个用eigen实现的C++算法 写的挺好的

对于一幅图像可以看作一个由像素值组成的矩阵，也可以扩展开，看成一个矢量，如一幅N*N 象素的图像可以视为长度为N2 的矢量，这样就认为这幅图像是位于N2 维空间中的一个点，这种图像的矢量表示就是原始的图像空间，但是这个空间仅是可以表示或者检测图像的许多个空间中的一个。图像识别的基本思想首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度。 本资源包含了文档及MATALB程序，供大家学习参考！

c++实现的基于协方差矩阵的主成分pca算法

基于PCA算法的图像融合，matlab源码

PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。 识别步骤： ① 选择训练样本 ② 计算样本平均数字特征，数字特征空间 ③ 读取待识别数字，进行连通分量分割，确定需要识别数字个数 ④ 通过判别式进行分类

基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统，可识别ORL和YALE人脸库，方法实现统一，包括GUI界面。另外可二次开发成摄像头的实时人脸系统，识别出库外人脸，可做成门禁系统，考勤系统，打卡签到系统。实现登记出勤，报警等。 含论文，详细注释。

把别人的代码改了改输入输出和加了点注释。 代码使用说明参考：https://blog.csdn.net/qq_45269116/article/details/106353433

PCA算法，用于实现多帧图像的相位提取matlab程序代码