人脸识别人脸是由许多像素组成的高维数据。高维数据很难处理,因为不能用二维数据的散点图等简单技术进行可视化。我们要做的是利用 PCA 对数据的高维进行降维处理,然后将其输入到 SVM 分类器中对图像进行分类。下面的代码示例取自关于 eigenfaces 的 sklearn 文档,我们将一步一步地实现代码,以了解其复杂性和结果。导...
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)读取并展开成(m×n,1m×n,1), 假设总有ll张图片, 所有排列到一起, 一列为一张图片, 最终形成一个(m×n,l)(m×n,l) 的矩阵作为原始数据; 数据中心化: 计算平均脸, 所有列...
通过对ORL和Yale人脸数据集的识别实验,我总结出了一下结论: 从实验结果来看,通过不断优化模型参数,两个人脸库在测试集上的识别准确率都超过了95%,甚至ORL的识别准确率高达99.167%,这说明PCA降维结合svm分类器得到的效果是很好的。 人脸图像数据识别的准确率与人脸样本复杂程度有关系。比如ORL的人脸样本是相对于Yale...
SVM是一个两类分类器, 而大多数实际分类问题都是多类分类问题, 那么就需要利用SVM这个二分类器去实现一个多类问题的分类。本文人脸识别程序中, 采用的是一对一的投票策略, 即在任意两类样本之间设计一个SVM分类器,分类为得票最多的类。 2 MATLAB工具软件 本文通过MATLAB工具软件, 对PC A-SVM人脸识别...
Gabor+SVM:利用Gabor程序实现对人脸的特征提取,然后用SVM进行分类; 1 Gabor Gabor 特征提取算法可以在不同方向上描述局部人脸特征,对光照、遮挡以及表情变换等情况具有较强的鲁棒性,即Gabor算法在异常和危险情况下具有较强的系统生存的能力。 1.1 一维Gabor核: ...
基于PCA和SVM的人脸识别 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:...
实际操作中,PCA SVM人脸识别算法的实施可以分为多个步骤。 数据预处理 在导入人脸图像数据之前,通常需要对图像进行灰度化、归一化、切割和标准化等预处理步骤,以确保数据质量。 PCA降维 将预处理后的数据送入PCA算法进行降维处理,提取关键特征。 SVM训练
一个修改后的PCA+SVM进行人脸识别的Matlab代码 tic; allsamples=[];%所有训练图像 tcoor=[]; for i=1:40 for j=1:5 a=imread(strcat(' D:\MATLAB7\work\ORL\s',num2str(i),'\',num2str(j),'.pgm')); % imshow(a); b=a(1:112*92); % b是行矢量 1×N,其中N=10304,提取顺序是先列后...
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...
在本文中,我们将使用主成分分析和支持向量机来建立人脸识别模型。 首先,让我们了解PCA和SVM是什么: 主成分分析:主成分分析(PCA)是一种机器学习算法,广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型,它通常用于降维,通过将每个数据点投影到前几个主成分上,以获得低维数据,同时尽可能保留数据的变化。