A Python class that implements the Eigenfaces algorithm for face recognition, using eigen decomposition and principle component analysis. We use the AT&T data set and my own face, in order to reduce the number of computations. Additionally, we use a small set of celebrity images to find the best dataset matches to them. All images should have the same size, namely (92 width, 112 height).
本次项目文件夹中有如下文件（夹），其作用分别对应如下表所示。
| 文件/文件夹名 | 功能 |
|---|---|
| Dataset | 存放AT&T数据集的40份人脸样本及1份我的人脸样本 |
| changePCs.py | 通过更改能量调节PCs数目，记录不同PCs参与时识别准确率并作图 |
| Eigenfaces.py | Eigenface类的定义文件 |
| myreconstruct.py | 人脸重建文件，用于实现不同PCs参与下的人脸重建效果 |
| mytest.py | 利用给定的一张图片进行测试，测试模型识别效果 |
| mytrain.py | 对模型进行训练并输出模型 |
Link to the description of the algorithm in the OpenCV documentation.