摘要:基于PCA 和SVM提出了一种新的人脸分割法,将双眼、额头、鼻子、嘴等可以明显表征人脸的六类特征提取出来,舍弃双颊以及耳朵等特征量少的部位。融合上述人脸的特征识别结果,运用支持向量机的方法进行分类识别,实验结果表明,文章所提出的PCA与SVM融合的新的人脸分割方法能有效地对人脸进行分类,极大地提升识别率。 关键词:人脸分割;人脸识别
SVM是一种机器学习算法,用于分类和回归问题。在人脸识别中,SVM可以根据已知的人脸数据集进行训练,并通过学习人脸图像与其对应的标签之间的关系,来对未知的人脸进行分类。在结合PCA和SVM时,PCA被用于降维,以减少特征空间的维度,而SVM用于分类任务,以将人脸图像分为不同的类别。 3. PCA和SVM在人脸识别中的应用有哪些...
在人脸识别中，利用PCA降维后的数据，选择SVM进行高效分类，通过训练优化模型参数以提高识别准确性。通过PCA的降维处理，我们可以将高维的人脸数据映射到低维空间，从而简化模型的训练过程。而SVM（Support Vector Machine，即支持向量机）则能够在降维后的数据上找到最优的分类边界，实现高效的人脸识别。这种结合方式不仅...
multiSVMStruct = multiSVMTrain (TrainData, nSplPerClass, nPerson, Inf, 1); display('正在保存训练结果...'); save('PCA_face\Mat\multiSVMTrain.mat','multiSVMStruct'); display('训练结束...'); end 识别阶段的函数是 function class = SVMClassify(TestFace, multiSVMStruct) %class ---识别出...
SVM分类器 用训练好的SVM分类器预测 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 In [1] # 导入相关模块 from __future__ import print_function from time import time import logging import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * import numpy as np from sklearn.model...
主成分分析（principal component analysis ，PCA）通过提取高维度的人脸图像的主元，使得图像在低维度空间...
主成分分析（principal component analysis ，PCA）通过提取高维度的人脸图像的主元，使得图像在低维度空间...
支持向量机支持向量机(SVM)是一种用于两组分类问题的有监督机器学习模型,在为每个类别提供一组带标签的训练数据后,他们能够对新的测试数据进行分类。 支持向量机基于最大化间隔的平面对数据进行分类,决策边界是直的。支持向量机是一种很好的图像分类算法,实验结果表明,支持向量机在经过 3-4 轮相关优化后,其搜索...
当前人脸识别方法主要包括基于几何特征的人脸识别、神经网络方法、隐马尔科夫模型等方法、支持向量机(SVM)、主成分分析法(PCA)等。基于几何特征的方法[2]具有直接、计算快、存储要求低等优点,但识别正确率较低,通常不单独使用。神经网络用网络的联想能力重构人脸[3],但需要较多样本且计算复杂度高。隐马尔科夫模型方法...
常见的分类器包括支持向量机(SVM)、神经网络等。在识别阶段,将待识别人脸图像进行同样的特征提取处理,并与训练集中的特征脸进行匹配,从而实现人脸识别。 识别率提升策略 选取高质量训练集 PCA算法的识别率很大程度上依赖于训练集的质量。因此,在构建训练集时,应确保训练样本具有代表性、多样性和足够的数量。例如,...