1. 毕业设计（论文）主要目标：
实现主成分分析与奇异值分解方法在人脸识别中的应用，在对高维矩阵进行特征值分解时使用奇异值分解进行特征值与对应特征向量求解克服直接对协方差矩阵进行特征值分解的困难，将基于奇异值分解的主成分分析与直接使用主成分分析进行试验对比。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1.介绍主成分分析，计算方法，在人脸识别中的应用
2.介绍奇异值分解，计算方法，基于奇异值分解的PCA在人脸识别中的应用
3.将奇异值分解与主成分分析进行实验对比，分别比较识别正确率与识别速率
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3. 主要参考文献
彭辉, 张长. (1997). 基于k—l变换的人脸自动识别方法. 清华大学学报(自然科学版)(3), 67-70.
Maria P, Panagiota B.数字图像处理疑难解析 [M ]. 赖 剑煌 ,冯国灿 ,等 ,译. 北京 :机械工业出版社 , 2005
罗仁泽；冉瑞生；王汝言 基于奇异值分解的基图像的人脸识别 《电讯技术》-2008
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