简要：

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EigenFace是基于PCA降维的人脸识别算法，PCA是使整体数据降维后的方差大，没有考虑降维后类间的变化。 它是将图像每一个像素当作一维特征，然后用SVM或其它机器学习算法进行训练。但这样维数太多，根本无法计算。我这里用的是ORL人脸数据库，英国剑桥实验室拍摄的，有40位志愿者的人脸，在不同表情不同光照下每位志愿者拍摄10张，共有400张图片，大小为112*92，所以如果把每个像素当做特征拿来训练的话，一张人脸就有10304维特征，这么高维的数据根本无法处理。所以需要先对数据进行降维，去掉一些冗余的特征。

第一步：将ORL人脸图片的地址统一放在一个文件里，等会通过对该文件操作，将图片全部加载进来。

//ofstream一般对文件进行读写操作，ifstream一般对文件进行读操作
ofstream file;
 file.open("path.txt");//新建并打开文件
 char str[50] = {};
 for (int i = 1; i <= 40; i++) {
 for (int j = 1; j <= 10; j++) { 
  sprintf_s(str, "orl_faces/s%d/%d.pgm;%d", i, j, i);//将数字转换成字符
  file << str << endl;//写入
 } 
 }

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标题名称：OpencvEigenFace人脸识别算法详解-创新互联
文章出自：http://scyanting.com/article/djpoje.html