使用PCA进行特征提取

Question

我的工作是进行手势识别.我想通过使用通过执行PCA(主成分分析)提取的特征训练支持向量机来做到这一点.但我对这个程序感到有些困惑.

经过各种文章后,我已经找到了这些步骤.

1. 拍摄相同手势的'd'个图像(n*n).
2. 将每个n*n图像转换为单个行.
3. 形成d*(n*n)阶的矩阵.
4. 计算特征值和特征向量.
5. 使用顶部'k'特征向量来形成子空间.
6. 将图像从原始n*n维度投影到"k"维度.

题:

1)我有一组100个手势,执行6个以上的步骤将给我100个子空间.我应该在实时视频上进行测试,找出手势属于哪个类.我在哪个超级空间上投影每个视频帧以减少将它喂给分类器的尺寸？

先感谢您.