人脸匹配Matlab程序带报告 程序包含4页1800字报告 算法使用实现KNN和PCA算法。 使用PCA将图片维度降下来,使用用KNN对图片进行识别匹配。 识别的准确性较高。 在这里插入图片描述 1. 实验目的本实验旨在通过 MATLAB 编程实现基于 PCA 和 KNN 的人脸识别系统。具体目标包括: - 使用 PCA 对高维图像数据进行降维,减少
1import cv2 2import numpy as np 3import os 4from sklearn import neighbors 5import tkinter 6from tkinter import filedialog 7#读取人脸数据库 8#准备训练数据 9''' 10def openfile(): 11 r = filedialog.askopenfilename(title='选择要识别的人脸', filetypes=[('face','*.jpg *.JPG'), ('All...
可以看出,模型精度较knn近邻分类算法要有所提高,但是训练速度却有所下降。 PCA特征提取 这里我们可以用到PCA。想要度量人脸的相似度,计算原始像素空间中的距离是一种相当糟糕的方法。用像素表示来比较两张图像时,我们比较的是每个像素的灰度值与另一张图像对应位置的像素灰度值。这种表示与人们对人脸图像的解释方式有...
PCA和LDA在人脸识别中有何不同? k近邻分类器在人脸识别中的工作原理是什么? 如何选择合适的特征提取方法进行人脸识别? LDA_KNN.m 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 clear close all clc %% setup load('face.mat'); rng(1) % dimensions width = 46; height = 56; % set some Ns ...
可以选择传统的分类器如SVM、KNN等,也可以采用深度学习的方法进行分类。 系统评估:在系统实现后,需要对系统的性能进行评估。可以采用交叉验证、准确率、召回率等指标来衡量系统的性能,并根据评估结果进行优化和改进。四、结论基于PCA的人脸识别系统是一种有效的人脸识别方法,能够从高维的人脸图像中提取出重要的特征并...
Fisherface(LDA)人脸识别算法 Fisherface是由Ronald Fisher发明的,想必这就是Fisherface名字由来。Fisherface所基于的LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)理论和 特征脸 里用到的 PCA 有相似之处,都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法,LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特....
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)knn.fit(x_train, y_train)print("test set score of 1-knn: {:.2f}".format(knn.score(x_test, y_test)))运行结果如下：test set score of 1-knn: 0.35 由此可见，我们的预测精度为35%，对于包含24个类别的分类问题来说，其结果算是马马虎虎。下面我们...
这里的文件是: (1) load_data:从face_images.mat和nonface_images.mat加载数据face_images.mat 文件应包含: - train_imgs:包含 N 个测试人脸图像的 NxMxL 张量。 每个图像都是 MxL 像素(灰度)。 - train_ids:Nx1 向量,包含 test_imgs 中每个图像的 id - test_imgs:包含 N 个测试人脸图像的 KxMxL ...
完成PCA+LDA降维后,可以使用分类器(如KNN、SVM等)对降维后的特征进行分类测试。通过比较识别准确率、误识率等指标来评估模型性能。 结论 PCA与LDA的结合使用为人脸识别提供了一种高效且强大的数据预处理方案。通过合理设置PCA和LDA的降维维度,可以在保持较高识别精度的同时,显著降低计算复杂度和存储需求。在实际应用...
摘要: 本文着重探索PCA、NMF、KNN这三种算法在实战中的表现。 我们用一些工具对数据进行降维,看看结果会怎样,PCA(主成分分析—对高维数据降维)会解决这个问题。NMF(非负矩阵分析—对高维数据降维,并且对事物的局部特性有很好的解释)在分解图像时经常会发现有用的“部分”来表达整体,并且在MNIST数据集或人脸识别数据集...