PCA人脸识别 求协方差矩阵

问一下：求协方差矩阵的时候得出的矩阵大小是多少？我看公式，得出的应该是列数*列数，即如果图像大小为m*n，得出的协方差矩阵应该是n*n的，但是看别人的程序，得出的矩阵大小怎么是样本数*样本数呢？

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    opencv的cvCalcCovarMatrix可以用来计算协方差矩阵
      

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    1.OpenCV和matlab计算出来的协方差是不同的，关键之处是除以n还是n-1的问题，我看过有人对此的解释，还是不知用谁的，提醒楼主注意一下。
    2.如果你用的是一维PCA的方法，你说的两个都不对：一般是将图像转成一列，就是一列有m*n个元素，有k个样本的话，就是一个(m*n)*k的矩阵，这时协方差矩阵一般应该是(m*n)*(m*n).
      

  3.   

    我现在用的是分块加权的行列二维主成分分析算法，先把图像分成2*2，然后再利用行列二维主成分分析算法（即（2D）^2PCA）每块大小为56*46，样本数200，现在是 对每个子图像进行处理，我已经计算好了去均值图像，现在求协方差，不懂这个协方差怎么求？能否详细说一下？
      

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    我的理解：
    1.关于任意一个矩阵的协方差的计算：
    http://www.pinkyway.info/2010/08/31/covariance/；
    2.对于PCA做人脸识别：中心化(也就是你说的去均值)后的矩阵再乘以它的转置矩阵，结果就是论文中说的协方差矩阵了，之后求它的特征值和特征向量了就可以了... 对于1维PCA，是我说的那样的，对于2维PCA我记得不太清了，可能也是这样计算的。
      

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    我已经知道了，二维的也是这样算，算出来的是n*n的，但是提取的特征维数较高，为m*p（m表示图像矩阵行，n表示图像矩阵列，p表示投影轴个数），不过还是谢谢你！我还在实践阶段，有问题再请教你哈！
      

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    显然协方差应该是个方阵啊，做成 样本数*样本数 这个矩阵小 好处理啊 你还是好好看看PCA的算法吧