1055.下面对特征人脸算法描述不正确的是()。

好的，让我们一起来解析这道题。 首先，我们来看一下特征人脸（eigenface）算法的基本概念。特征人脸方法主要用于人脸识别，它通过主成分分析（PCA）将高维的人脸图像数据降维，提取出关键特征，从而简化计算和存储需求。 接下来，我们逐一分析每个选项： A: 特征人脸方法是一种应用主成分分析来实现人脸图像降维的方法。 - 这个说法是正确的。特征人脸方法确实使用了主成分分析来进行降维。 B: 特征人脸方法是一种称为“特征人脸(eigenface)”的特征向量按照线性组合形式来表达每一张原始人脸图像。 - 这个说法也是正确的。特征人脸就是通过线性组合的形式来表示原始人脸图像。 C: 每一个特征人脸的维数与原始人脸图像的维数一样大。 - 这个说法也是正确的。虽然特征人脸用于降维，但每个特征人脸的维数仍然是与原始图像相同的。 D: 特征人脸之间的相关度要尽可能大。 - 这个说法是不正确的。在特征人脸方法中，我们希望特征人脸之间尽可能地正交（即相互独立），而不是相关度大。这是因为正交的特征向量能更好地表示不同的特征，从而提高识别效果。 因此，答案是 D。 为了更好地理解这一点，我们可以用一个简单的例子来说明。假设你有一堆不同形状的积木，我们要从中找到一些关键的形状来代表所有的积木。这些关键形状应该是彼此独立的，这样才能更好地描述所有积木的特点。如果这些关键形状之间有很多重复或相似的部分，那么它们就无法很好地区分不同的积木。这就是为什么特征人脸之间需要正交的原因。