特征值在人脸识别中通过特征脸表示

Question

我有一组训练面部图像（40个图像）。每个图像大小是28 * 34。从那里，我能够得到eigenVector，Score，潜在使用princomp函数在Matlab中。

我已经得到了952个延迟（协方差矩阵中的特征值），它们的形式是递减的：4.2785到0。特征值是从k = 40开始的零。

我可以知道特征值表示什么吗？ （比较大的数值意味着对方差更重要？）我如何确定最佳的k值（主成分）？

非常感谢您的帮助！

Answer 1

由于您只有40个输入面，因此不能指望拥有超过40个主要组件。因此，对于K = 40以后，特征值变为零。
要显示结果，请将40个主要特征向量，reshape返回到它们的28乘34和imagesc。你有什么？

Answer 2

• 特征向量的特征值表示特征向量的重要性。
• 较高的特征值更重要的eigentvector是
• 40图像特征向量不能超过40
• 可以重建面与eigencvectors想象它的样子
• 具有最高特征值特征向量是大多数数据位于
  • 您可以参考以下链接https://github.com/jayshah19949596/Computer-Vision/blob/master/EigenFaces/EigenFaces.ipynb为主要成分的...这是对特征脸一个很好的教程