在人工智能领域中，人脸识别技术是一项备受关注的研究方向。今天，我们将围绕“PCA（主成分分析）+SVM（支持向量机）”这一经典组合，探讨如何应用于ORL人脸数据库的人脸识别任务。ORB人脸数据库包含了40个人的面部图像，每人有10张不同表情的照片，为算法测试提供了丰富的样本资源。

首先，PCA用于降维处理，通过提取数据的主要特征来减少计算复杂度，同时保留关键信息。这种操作可以有效去除噪声并提高后续模型的准确性。接着，SVM则负责分类任务，它擅长处理高维数据且具有良好的泛化能力。在实验中，我们采用投票机制增强模型稳定性——即对多组训练结果进行综合评估，确保最终预测结果更加可靠。

这项研究不仅展示了理论与实践相结合的魅力，也为未来更复杂的智能系统奠定了基础。如果你也对这类技术感兴趣，不妨尝试用MATLAB动手实践一番吧！💪

机器学习 人脸识别 MATLAB探索