基于PCA、LDA和LR的人脸识别代码实现

简介：
本项目采用Python语言实现了人脸识别系统，结合了主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)及逻辑回归(LR)技术，提供了一个全面的技术框架，适用于人脸识别领域的学习与研究。 机器学习面部识别示例 使用以下库进行面部识别： - `sklearn.datasets`：用于加载人脸数据集的模块。 - `sklearn.decomposition.PCA`：主成分分析，一种降维技术。 - `sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis`：线性判别分析，另一种分类和可视化的机器学习方法。 - `sklearn.preprocessing.StandardScaler`：用于标准化特征值的工具。 - `time` 和 `numpy`：时间处理及数值计算库。 - `matplotlib.pyplot`：绘图库。 这些模块共同构建了一个面部识别系统的基础框架。