SVD怎样进行人脸识别

SVD（奇异值分解）可以用于人脸识别，其主要步骤包括如下：
1. 收集人脸数据集并进行预处理（如裁剪、对齐等）。
2. 对数据进行降维处理，可以使用PCA（主成分分析）或LDA（线性判别分析）等方法。
3. 对降维后的数据进行SVD分解，并选取前k个奇异值对应的奇异向量作为特征向量。
4. 将每个人脸的特征向量表示为对应的系数（向量在特征向量基下的坐标），并用这些系数构成一个数据库。
5. 当需要识别一个新的人脸时，同样对其进行预处理并降维，然后将其特征向量表示为系数，并在数据库中匹配最近邻的系数，进而识别出该人脸所属的类别。

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