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第34章 参与项目学习人脸识别算法（第3页）
但这也不能怪江成，而是这些书籍越深入，就越有那种奇怪的感觉：
“好了，现在你已经知道1+1=2了，请证明哥德巴赫猜想吧。”
……
艰深的书籍，越啃越有味道。
在设计的时候，往往面对的需求是多样的，而且并非是例题那般，更多需要用头脑去思考解决的办法。
这就是算法的魅力。
任何程序，归根结底，都是1和o的构成，都是编程语言用算法来实现的。
晚上的时候，江成收到了杨明德教授的回复。
邮件里头，杨教授很耐心地回了江成，还对江成的作业进行了批改。
最后，杨明德还附了一句话，“算法一途，既艰难又有趣，你若有心，记得走得更远一些、更深一些。”
江成注重算法，更为重要的是，他知道未来的很多程序，都在算法之上下了苦功。
他们结合大数据分析和用户喜好分析，专门推荐相关的新闻、短视频等，为每一个用户构建了一个圈子。
一个既舒适，又稳定的圈子。
圈子里头，有共同爱好的人，有共同三观的人。
江成必将进军这些类别的程序，那么自己深度掌握算法，会是核心技术所在。
江成书写了感谢信后，没有立即又发问题，他也怕这个教授晚上抓狂得把他拉黑了。
第二天，江成准备了题，直接又找杨明德面教了。
当面请教之后，杨明德对江成更加有印象了，还互留了扣扣和联系方式。
再过几天，江成便顺理成章选了杨明德作导师，并被允许在他的项目中学习。
基于
oentAnalysis，译为主元成分分析，原理是将高维的数据投影，再重新选点计算分析。
因为在项目里头可以跟着打杂，江成便重点将学习重点放在了PcA算法之上，把图书馆有关这一类的算法都看了一遍，还看了下最近一些期刊、论文，把前沿知识初步记下了。
等到接触了，江成这才不至于一懂不懂，而是基本能够反应过来。
现如今，项目已经到了最难的地方。
PcA算法是降维算法，也是有损算法，直接通过这个算法来识别人脸，错误率极高。
基本相当于大家都可以被识别成为彦祖。
杨明德等团队打算利用mB-LBP算法先提取人脸图像的特征，然后再用multilinearPcA算法对提取的人脸特征进行降维，最后用最近邻分类器进行人脸识别。
方式是好的，但在实际研究过程，因为算法的原因，识别并不够准确。看小说，630book
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