特徵值在人臉識別中通過特徵臉表示

Question

我有一組訓練面部圖像（40個圖像）。每個圖像大小是28 * 34。從那裏，我能夠得到eigenVector，Score，潛在使用princomp函數在Matlab中。

我已經得到了952個延遲（協方差矩陣中的特徵值），它們的形式是遞減的：4.2785到0。特徵值是從k = 40開始的零。

我可以知道特徵值表示什麼嗎？ （比較大的數值意味着對方差更重要？）我如何確定最佳的k值（主成分）？

非常感謝您的幫助！

Answer 1

由於您只有40個輸入面，因此不能指望擁有超過40個主要組件。因此，對於K = 40以後，特徵值變爲零。
要顯示結果，請將40個主要特徵向量，reshape返回到它們的28乘34和imagesc。你有什麼？

Answer 2

• 特徵向量的特徵值表示特徵向量的重要性。
• 較高的特徵值更重要的eigentvector是
• 40圖像特徵向量不能超過40
• 可以重建面與eigencvectors想象它的樣子
• 具有最高特徵值特徵向量是大多數數據位於
  • 您可以參考以下鏈接https://github.com/jayshah19949596/Computer-Vision/blob/master/EigenFaces/EigenFaces.ipynb爲主要成分的...這是對特徵臉一個很好的教程