1樓：心遠
這是一年以前的問題了，我猜題主已經找到了答案，我根據我這個暑期的學習總結一些，分享給題主：
1、高等線性代數中的奇異值分解以及它在圖象壓縮演算法中的應用用途：了解影象是如何被矩陣所表示的。
2、用python的opencv庫、matplot等庫完成圖象壓縮。
用途：具體實現，上手。
3、學習PCA演算法，這一塊與線性代數一脈相承，深究其原理需要你學習矩陣求導，特徵值分解。
用途:面部識別的經典入門級演算法。
4、基於CUM-PIE人臉資料庫實現PCA人臉識別演算法用途：具體實現、上手。
這是我這段時間學習的內容，不多，但是從數學到演算法，到最後的實現，我都做完了，並且對這個領域產生了極大的興趣。
2樓：zjwzcnjsy
1.人臉檢測是只支援正面？還是多視角的，可以參考http:
//vis-www.cs.umass.
edu/fddb/2.人臉識別.使用什麼樣的人臉表示方法？
或者說提取什麼特徵？Gabor?LBP？
LE？還是基於學習的，比如現在的深度學習，可以參考http://
vis-www.cs.umass.edu/lfw/3.關鍵點檢測，ASM？AAM還是基於回歸的？可以參考i·bug - resources
4.影象預處理，人臉對齊？光照歸一化？姿態？等等基本上要學習高數、影象處理、模式識別、機器學習等等知識。
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