PCA 的人脸识别代码，思路清晰，逻辑完整，还蛮适合前端程序员拓宽视野的。

PCA 的降维特性让它在人脸识别这块儿表现还挺稳定。核心思路是把一堆人脸图像转成灰度，抽出最有代表性的特征，变成所谓的特征脸。这样一来，识别过程不光快，还省了不少存储空间。

人脸图像预这步也挺重要，像灰度化、归一化啥的都要做，做完才能跑出靠谱的协方差矩阵。PCA 里面的重点步骤，比如算协方差矩阵、找特征向量、选取主成分，都能在 MATLAB 里一条条跑通。响应也快，图形展示也方便。

项目里提到的特征投影其实就是把人脸拉到一个“压缩维度”的空间中，再通过欧氏距离去比对，看新脸和谁最像。逻辑简单，效果也还不错。

推荐你直接看看这些资源：PCA-Based Face Recognition System.htm 和 PCA_based Face Recognition System.zip，基本上从原理到实现都有，甚至还带了实验环境配置。

哦对了，还有几个链接也蛮实用：

如果你平时用 MATLAB 还挺顺手，那这套资源真的可以拿来练手，顺带熟悉下图像里的统计套路。