Multi-agent and human-machine hybrid intelligence
算法流程：
本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下：
图： 人脸识别系统框架图
整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。
二、算法介绍
基于PCA算法的人脸特征提取
2.1PCA的基本原理
PCA中文全称主成分分析 法（Principal Component Analysis）[6]。掌握事物间主要区别的，运用统计学的分析方法，它可以是复杂的问题得到简化，找到物质之间的本质区别，用事物的主要影响因素来解决问题。计算主成分的主要目的是用来降维，也就把将高维空间数据降到低维空间中去。这种线性变化经常被用到数据的压缩和分析中。它就是以K-L变换为基础，运用它的正交变换可以降低数据的运算量。
在这个系统中，库内人脸读入后被变成为灰度数值图像，把这些
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系统环境ros-noetic，其它环境可以自己测一下
这个扩展滤波器是我已经魔改好的，把topic对上就直接使用 具体看robot_pose_ekf.launch
designing-robot-manipulator-algorithms开源机械臂
从网上搜集整理，包括了数学建模常用的一些方法的简单介绍
算法基础：优化与规划，机器学习与数据预测，数据评价综合算法
作者简要学习整理，难免有错误发生，请读者多多包容
连续投影算法（successive projections algorithm， SPA） 是前向特征变量选择方法。SPA利用向量的投影分析，通过将波长投影到其他波长上，比较投影向量大小，以投影向量最大的波长为待选波长，然后基于矫正模型选择最终的特征波长。SPA选择的是含有最少冗余信息及最小共线性的变量组合。
