提取特征脸（eigen face）有两个目的，首先是为了压缩数据，对于一张图片，只需要保存其最重要的部分，然后是为了使得程序更容易处理，在提取主要特征的时候，很多的噪声都被过滤掉了。
参考网址http://www.rosoo.net/a/201407/17016.html
SIFT尺度不变特征变换
SIFT和SURF算法都是特征检测中较常用的算法，SURF是对SIFT的一种改进，尤其在效率上有明显提升
SURF在亮度变化下匹配效果最好，在模糊方面优于SIFT，而尺度和旋转的变化不及SIFT，旋转不变上比SIFT差很多。速度上看，SURF是SIFT速度的3倍
LDA和PCA都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间，都是从数据整体入手。
LDA线性判别分析，更多的是考虑了标注，即希望投影后不同类别之间数据点的距离更大，同一类别的数据点更紧凑
PCA 求得的特征向量都是正交的
求得的K个特征向量不一定正交，这是LDA和PCA最大的不同
LDA和PCA两种方法对光照都是比较敏感的