PCA面部识别，实现技术

Question

我正在使用PCA算法进行Faiale识别的项目。 我必须在JAVA中开发此项目，并且与该算法的实现有关的一些问题：

首先：在计算平均脸（meanface）我应该谈成考虑到我工作的图片，这意味着所有图像矢量的平均值不能以同样的方式在代数来计算，但我们应该sum为相同的组件每个像素（例如：红色与红色，绿色与绿色等）相互之间，然后将结果除以图像向量的数量。 这是正确的吗？

如果先前的方法是正确的，那么向量的乘法呢？ 在处理图像矢量时应如何计算？

第二：假设先前的假设是不正确的，当我计算图像的特征向量时（通过使用算法中解释的代数方法），结果向量包含的像素非常大，尝试时无法表示任何图像通过使用特征向量和转换矩阵检索源图像，那我有什么问题！？

Answer 1

首先应将所有图像转换为灰度图像。 然后以与所有图像中每个像素的代数平均值相同的方式计算平均脸部，因此所有图像中所有像素的所有像素（0,0）的平均值就是平均脸部的像素（0,0），依此类推。 。

所有其他计算均按像素进行。

如果没有，将rgb转换为灰度，请使用P = 0.587 * red + 0.299 * green + 0.114 * blue