主成分分析方法是一种使用最广泛的数据降维算法，这是人脸识别技术算法的中其中一种方法。那么为什么主成分分析方法可以应用在人脸识别？要如何做呢？畅视智能与你分享。
主成分分析方法可以应用在人脸识别的原因，一是人脸图像通常会有很高的输入维度，还有就是人脸具有一些一般性形态，这些形态能够以较小维数的方式捕捉。
在人脸识别中的应用，可以通过主成分分析方法来降维的，把众多特征复合成少数的特征，例如人脸的像素点符合成眼睛、鼻子、嘴，从而使人脸识别在实际应用中更方便。在进行人脸识别时，通过主成分分析方法来找到人脸图像上相关的特征，对他们进行降维，找到特征点之间的协方差矩阵，使使用起来更加的方便。
随着对人脸识别算法的不断深入研究，人脸识别算法在实际应用场景中，使人脸识别会有更多的应用，提升精准度。
