移除图像均值Matlab代码，涉及Face-recognition和PCA技术。

简介：
热图像的均值MATLAB代码，用于人脸识别，采用了主成分分析（PCA）技术。此项目，即“代码之夏”项目，是我运用优化过的经典统计方法进行人脸识别的成果。项目中的关键检查点包括：首先，我开发了一个测试模型，旨在利用主成分分析等统计工具在鸢尾花数据集上完成分类和分离任务，从而实现降维；其次，我使用MATLAB设计了一个功能完善的人脸识别模型，并取得了高达97%的准确率；此外，我将Keras库集成到模型中进行训练，并在耶鲁人脸数据库上进行了验证。算法的运作机制如下：RGB色带图像被转换为灰度图像，这可能会略微增加检测过程中的计算负担。数据集中的图像实例被展平成一个向量空间，其中每一行代表一个图像实例。为了增强特征空间，数据经过归一化处理，即从每个实例中减去所有图像的平均值。随后计算图像向量空间的协方差矩阵，并利用其来计算特征向量。特征向量是那些能够最大化特征方差的正交向量。从包含N个图像的数据集中获取与每个图像实例对应的N个特征向量后，根据特征值对这些特征向量进行排序并选择前m个具有最高特征值的前几个特征向量。超参数“m”则在权衡计算时间和准确性之间寻求最佳平衡点。项目的重要里程碑之一是在熟悉PCA概念的虹膜数据集代码中进行的均方距离计算及分类结果分配至具有最小均方距离的类别。