典型相关分析为什么可以用于人脸识别用于人脸识别分类的时候训练时两个输入矩阵是什么人脸图像矩阵和人脸特征向量矩阵有什么区别训练得到的是两个投影向量对于测试集又该拿哪个投影向量进行投影呢为什么

典型相关分析可以用于人脸识别是因为它可以找到两个数据集之间的相关性，从而将它们投影到一个共同的空间中，使得它们之间的距离最小化。对于人脸识别来说，这意味着可以将人脸图像和人脸特征向量投影到同一个空间中，从而最大化它们之间的相关性，并且可以用这个投影空间来进行分类。

在人脸识别分类的训练阶段，两个输入矩阵分别是人脸图像矩阵和人脸特征向量矩阵。人脸图像矩阵是由多个人脸图像组成的矩阵，每个图像都表示为一个向量。人脸特征向量矩阵是由多个人脸的特征向量（例如PCA、LDA等方法提取的特征向量）组成的矩阵，每个特征向量也表示为一个向量。

训练得到的是两个投影向量，分别对应人脸图像矩阵和人脸特征向量矩阵的投影。在测试集中，根据需要可以选择其中一个投影向量来进行投影，这取决于分类任务的具体要求。例如，如果分类任务需要从人脸图像中识别身份，则应该使用人脸图像矩阵的投影向量；如果分类任务需要从人脸特征向量中识别身份，则应该使用人脸特征向量矩阵的投影向量。