基于Matlab人脸识别的研究进行中~~

rand(1,1)：产生一个（1*1）的均匀分布随机数组。

round：四舍五入取整。

r=w(:，ri)：获取数据库中，rI列的列向量。

O=uint8(ones(1,size(v,2))：

uint8：转换数据为8位无符号整型。

size的用法：

获取数组的行数和列数

（1）s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时数组的行数，第二个元素是数组的列数。

（2）[r,c]=size(A),当有两个输出参数时，size函数将数组的行数返回到第一个输出变量，将数组的列数返回到第二个输出变量。

（3）如果在size函数的输入参数中再添加一项，并用1或2为该项赋值，则 size将返回数组的行数或列数。其中r=size(A,1)该语句返回的时数组A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时数组A的列数。

ones（n,m）：生成一个n行m列的全1数组。

m=uint8(mean(v,2))：

mean(X,1)函数在阵向量均值中的使用如下：
>>X=[1,2,3]
>>mean(X)=2

如果X是一个矩阵，则其均值是一个向量组。mean(X,1)为列向量的均值，mean(X,2)为行向量的均值。
>>X=[1 2 3
4 5 6]
>>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5]
>>mean(X,2)=[2
5]

若要求整个矩阵的均值，则为mean(mean(X))。
>>mean(mean(X))=3.5
也可使用mean2函数：
>>mean2(X)=3.5

median，求一组数据的中值，用法与mean相同。
>>X=[1,2,9]
>>mean(X)=4
>>median(X)=2

vzm=v-uint8(single(m)*single(O))：single为单精度浮点型数据。
[V,D]=eig(L)：求特征值和特征向量。
cv=zeros(size(v,2),N)：zeros求全零数组。