PCA方法的优化策略

近段时间，我们的工作重心主要放在了人脸检测技术上，尤其是深入研究了Adaboost算法，该算法在OpenCV中被广泛用于人脸检测，其表现令人满意。此外，我们也对隐马尔可夫模型（HMM）进行了初步的研究。

在掌握了这些基础之后，我们决定回归到人脸识别领域，并针对PCA方法提出了一些改进措施，以提升其识别性能。具体改进方向如下：

1. **解决人脸尺寸不一致的问题**：在进行图像预处理时，我们计划先将整张图片放大，确保所有人脸的大小趋于一致，从而提高后续检测的准确性。
2. **引入人眼定位技术**：通过精确定位人眼位置，利用人眼与人脸之间的固定比例关系，可以更加精确地框定人脸区域。
3. **优化HMM模型**：由于HMM对光照条件非常敏感，我们将对所有输入图像进行直方图均衡化处理，以减少光照变化对识别结果的影响。

以上改进措施正在逐步实施中，我们期待这些调整能够显著提升人脸识别系统的整体性能。