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特征向量选取
上面所创建的用于投影的特征脸子空间使用的是所有r个非零的特征值对应的特征向量。虽然协方差矩阵C***多有对应于非零特征值的N个特征向量，且r≤N，但是通常情况下，r仍然会太大，而根据应用的需求，并非所有的
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，都有保留意义。而特征空间投影的计算速度是直接与创建子空间所用的特征向量的数目相关，若考虑到计算时间等因素，可以适当减去一些信息量少的特征向量，且去掉这些特征向量之后不一定不利于分类结果，摄像机模组价格哪家有优势，有的情况下反而能够提高识别性能。下面将讨论几种不同的特征值选择方法：
(1)标准的特征空间投影：所有r个对应于非零特征值的特征向量均被用于创建特征脸子空间。但是该方法在r值较大时，计算速度会较慢，且不利于分类。
(2)为进一步压缩特征向量和减小运算量，将特征值按大小顺序排序，忽略小特征值所对应的特征向量，即由下式得到
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。设
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，r为
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的秩，r
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N，
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，则压缩后的特征向量集如式（2-10）所示：
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，Mlt;r （2-10）
经过实验证明当M的取值为M=[r*20％]的时候识别率较佳。
(3)保持前面的z—1个特征向量：将特征值按照降序排列，同时保留***前面的z一1个特征向量，其中z为训练图像的类别数。
(4)按照计算信息量来确定维数：不同于前面固定的丢弃一些特征向量，该方法采用保证剩余的特征向量所包含的信息与总的信息量相比大于一定的阈值e，e的值通常取为0.9，可依照式(2-11)计算：
﹨* MERGEFORMAT
(2-11)
MATLAB分类和提取特征值程序实现
% 按照特征值gt;1来提取特征向量
%%%%%%%计算协方差矩阵的特征向量
% 降维
Eigenfaces = A * L_eig_vec; % A: centered
image vectors
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有序管理 体验面部识别黑科技：镁光130万像素|AR0130低照度USB2.0摄像摄像头|宽动态摄像模组|人脸识别摄像模组
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