matlab人脸识别技术：PCA与MDA源码详解

资源摘要信息:"本资源是一套使用Matlab实现的PCA（主成分分析）和MDA（线性判别分析）的人脸识别项目源码。PCA是一种统计技术，常用于数据降维，通过提取数据的主要特征来简化数据集的复杂性，同时保留了数据的重要变异性。在人脸识别中，PCA可以被用来降维并提取人脸图像的关键特征，增强识别的效率和准确性。 MDA是一种模式识别的方法，特别适用于分类问题。它通过寻找最佳的线性变换，使得同类数据在新的特征空间中的距离最小化，而不同类数据之间的距离最大化。在人脸识别中，MDA可以用来提高识别的准确性，通过区分不同人的面部特征来提高区分度。 资源类型为Matlab项目全套源码，意味着用户将获得完整的源代码，而非部分代码或者概念性解释。源码已经过测试校正，保证百分百成功运行，对新手和有一定经验的开发人员均适用。用户在遇到运行问题时，还可以联系资源提供者获得进一步的指导或更换资源。 【标签】中的"matlab"指的是这个项目是基于Matlab语言开发的，Matlab是一种高性能的数学计算软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。"PCA"和"MDA"是本项目的关键词，分别指向项目所使用的两种数据分析技术。"人脸识别"则是项目的应用领域，指的是使用计算机视觉和机器学习技术来识别和验证个体面部的技术。"达摩老生出品"则可能是资源提供者的署名或品牌，表明该资源出自其手，并且承诺资源的质量。 【压缩包子文件的文件名称列表】中"mda.m"和"pca.m"分别表示该项目包含了两个Matlab脚本文件，这两个文件分别用于执行MDA和PCA算法的实现代码。这些文件是运行人脸识别项目的核心部分，用户需要通过Matlab软件运行这些脚本来查看效果和进行后续的开发工作。"mda.m"文件可能包含了线性判别分析的实现细节和人脸识别的分类逻辑，而"pca.m"文件则可能包含了主成分分析的实现细节和用于提取人脸特征的代码。"