Eigenface是一种应用主成分分析来实现图像人脸降维的方法，主要应用于人脸识别。输入36张人脸/猫脸，先将图片规整到50*50大小，然后将每幅人脸表达成向量形式，即每幅人脸中像素点从上到下，逐行拼接成向量，再减去平均人脸向量。由于有36张图片，于是可以得到2500*36大小的矩阵。对该矩阵的协方差矩阵进行SVD分解，取六个最大的特征值对应的特征向量，即为所求的特征人脸。 资源包括python代码，文档，运行结果，人脸或任何其他脸的图片可以自己去截取，代码会自动规整到相同大小

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如下所示： >>> import numpy as np >>> a = np.array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b = np.array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>> a array([[1, 2, 3], [3, 1, 2]]) >>> b array([[5, 2, 6], [5, 1, 2]]) >>>