Fisherfaces人脸识别PCA方法是EigenFaces方法的核心，它找到了最大化数据总方差特征的线性组合。不可否认，EigenFaces是一种非常有效的方法，但是它的缺点在于在操作过程中会损失许多特征信息。因此，在一些情况下，如果损失的信息正好是用于分类的关键信息，必然会导致无法完成分类。Fisherfaces采用LDA（LinearDiscriminantAnalysis，线性判别分析）实现人脸识别。线性判别识别最早由Fisher在1936年提出，是一种经典的线性学习方法，也被称为“Fisher判别分析法”。基本原理线性判别分析在对特征降维的同时考虑类别信息。其思路是：在低维表示下，

目录前言：1、人脸检测1.1 基于Haar的人脸检测1.2基于深度学习的人脸检测2、人脸识别2.1EigenFaces人脸识别2.2 FisherFaces人脸识别2.3LBPH人脸识别总结：前言：人脸检测是人脸定位的过程；人脸识别是在人脸检测的基础上进一步判断人的身份。1、人脸检测1.1 基于Haar的人脸检测OpenCV源代码中的"data\haarcascades"文件夹中包含训练好的Haar级联分类器文件：包含人眼、眼镜、猫脸、人脸（alt和default）、侧脸检测等文件。①cv2.CascadeClassifier()函数用于加载分类器：faceClassifier=cv2.Cas

我有这个问题，当我使用vs2010(调试)(打开cv2.4.0)运行时，facerec_demo.cpp给我程序这个错误OpenCVError:Imagestepiswrong(Thematrixisnotcontinuous,thusitsnumberofrowscannotbechanged)inunknownfunction,file......\src\opencv\modules\core>\src\matrix.cpp,line801这个错误将我带到facerec.cpp中的这一行(Fisherfaces::train(InputArraysrc,InputArray_lb