程序中采用的数据集是ORL人脸库,该人脸库共有400副人脸图像,40人,每人10幅,大小为112*92像素,同一个人的表情,姿势有少许变化。 程序的流程主要分为三部分,数据的预处理(PCA降维和规格化),数据的训练阶段,数据的识别阶段 数据的预处理的流程图如下: 数据的训练流程图如下: 识别流程: 下面贴上一些matlab的实现代...
5 个尺度,8 个方向的 Gabor 特征提取图如下所示: 2 PCA+SVM: 2.1 PCA 主成分分析(Principal Component Analysis, 简称PCA)是常用的一种降维方法. 算法步骤: 2.2 SVM介绍 支持向量机(Support Vector Machines, 简称SVM)是一种二类分类模型. 划分超平面为: 3 人脸识别步骤 将每张人脸图片(m,nm,n)读取并展开...
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...
基于PCA 和 SVM 的人脸识别方法 一、PCA 算法 1 计算特征脸 设人脸图像 f(x,y)为二维 n m 灰度图像,用 nm 维向量 R 表示。人脸图像训练集为 R i i 1, 2 , , p ,其中 p 为训练集中图像总数。这 p 幅图像的平均向量为: 1 p p R i 1 Ri 对训练...
人脸识别是计算机视觉和图像模式识别领域的一个重要技术.主成分分析(PCA)是人脸图像特征提取的一个重要算法.而支持向量机(SVM)有适合处理小样本问题,高维数及泛化性能强等多方面的优点.文章将两者结合,先用PCA算法进行人脸图像特征提取,再用SVM进行分类识别.通过基于ORL人脸数据库的计算机仿真实验表明,该方法具有很好的...
人脸识别支持向量机改进的PCA算法在人脸识别中,传统PCA算法的识别率会受到光照,表情和姿态等因素的影响,因此采用前人改进的PCA算法。然而,改进的PCA算法仅考虑了图像数据中的二阶统计信息,忽略了多个像素间的线性相关性,对识别率有一定影响。而支持向量机算法在解决小样本、非线性和高维模式识别的问题中表现出很好的优...
from sklearn.metrics import confusion_matrix #对真实类别和预测类别做出判断,用矩阵形式表示出来 from sklearn.decomposition import RandomizedPCA #pca降维 from sklearn.svm import SVC #svm的svc方程 from sklearn.cluster.tests.test_k_means import n_samples ...
基于PCA和SVM算法的人脸识别
在运行程序之前,必须运行pathtool设置路径,添加根路径下的exportLibSVM,Kernel,PCA,SVM几个文件夹。并且remove原来自己的libSVM。 matlab工具箱中svmtrain的用法 原来用的是libsvm的工具包,感觉很好用。 最近应为用到的核函数需要自己设定,所以转到了matlab的自带的svm函数。
一种改进的网格搜索法在基于PCA和SVM人脸识别技术中的应用,张龙,马敏,近年来,PCA和SVM算法因其在人脸识别中表现出的良好识别率而倍受关注。PCA通过特征提取能够达到降维的目的,SVM作为统计模式识别领域 人脸识别2019-08-23 上传大小:544KB 所需:9积分/C币 ...