1）将训练集的每一个人脸图像都拉长一列，将他们组合在一起形成一个大矩阵A。假设每个人脸图像是MxM大小，那么拉成一列后每个人脸样本的维度就是d=MxM大小了。假设有N个人脸图像，那么样本矩阵A的维度就是dxN了。

2）将所有的N个人脸在对应维度上加起来，然后求个平均，就得到了一个“平均脸”。你把这个脸显示出来的话，还挺帅的哦。

3）将N个图像都减去那个平均脸图像，得到差值图像的数据矩阵Φ。

4）计算协方差矩阵C=ΦΦT。再对其进行特征值分解。就可以得到想要的特征向量（特征脸）了。

5）将训练集图像和测试集的图像都投影到这些特征向量上了，再对测试集的每个图像找到训练集中的最近邻或者k近邻啥的，进行分类即可。