1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
PCA方法的目的是在最小均方意义下寻找最能代表原始数据的投影．Sirovich and Kirby最初使用 PCA 有效地表示人脸．由于人脸结构的相似性，他们认为可以收集一些人脸图像作为基图（特征图），任何人脸图像可以近似地表示为该人脸样本的均值与部分基图的加权和．1991年 Turk and Pentland提出了著名的Eigenfaces方法．1997年Peter N Belhumeur , Joao P Hespanha , David J Kriengman在主成分分析的基础上又给出了＂Fisherfaces＂方法．这些方法在处理人脸等图像识别问题时,遵循一个共同的过程，即首先将图像矩阵转化为图像向量,然后以该图像向量作为原始特征进行线性鉴别分析． 本课题要求秉承主成分分析的思想，从原始数字图像出发，在模式识别之前，针对fisher鉴别分析，在类别较大的情况下如何有效地抽取特征是人脸识别的首要问题。
二维fisher鉴别分析利用表示图像的矩阵直接抽取特征，计算量主要与图像的大小有关，能适用于大类别的人脸识别。
针对二维投影抽取出的特征是矩阵，存在特征之间的冗余度大、特征数量多、不利于存储和分类等弱点。
2. 参考文献（不低于12篇）
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