特征向量

之所以把这两道题放到一起，是因为这两道题是同一种题型，我把它们叫做“穿越题”。解这种题型的题目，关键是要用穿越的思想。一般这种题目，如果不能想进去的话，会感觉无从下手，可一旦想进去，就会发现题目太简单了

特征脸（Eigenface）是指用于机器视觉领域中的人脸识别问题的一组特征向量。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由Sirovich and Kirby (1987)提出，并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类。该方法被认为是第一种有效的人脸识别方法

用各种数学方法让计算机（软件与硬件）来实现人的模式识别能力，即用计算机实现人对各种事物或现象的分析、描述、判断、识别。 模式识别也可以看成是从特征向量向类别所作的映射。 1.模式或者模式类：可以是研究对象的组成成分或影响因素之间存在的规律性关系，因素之间存在确定性或随机性规律的对象、过程或者事件的集合

接下的章节来我们学习了： 介绍了对称矩阵的性质\(A=A^T\)，了解了其特征值均为实数且总是存在足量的特征向量（即使特征值重复特征向量也不会短缺，总是可以对角化）；同时对称矩阵的特征向量正交，所以对称矩阵对角化的结果可以表示为\(A=Q\Lambda Q^T\)； 接着我们学习了正定矩阵； 最后我们学习了奇异值分解\(A=U\varSigma V^T\)。 现在，我们继续通过例题复习这些知识点。 另外，反对称矩阵同对称矩阵一样，具有正交的特征向量