1 简介 PCA(主成分分析)与SVM(支持向量机)技术对于人脸识别而言非常重要,文章结合PCA与SVM来设计一个人脸识别系统.在MATLAB编译环境下,分别探讨PCA技术与SVM技术,总结出一种快速PCA算法以及SVM的测试与训练算法;从orl_faces人脸库中选取训练数据与测试数据进行训练与测试,对其中重要的参数进行调优,最终达到90%的识别成...
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法,在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。 一般SVM有下面三种: 硬间隔支持向量机(线性可分支持向量机):当训练数据线性可分时,可通过硬间隔最大...
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)读取并展开成(m×n,1m×n,1), 假设总有ll张图片, 所有排列到一起, ...
一、简介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…
libsvm中实现多分类采用的是one-versus-one法,参照blog.csdn.net/liulina60。 整个流程的代码如下: clear;clc; % 训练样本数量10*500 train_count=10; train_count_per_num=500; % 能量 energy=90; train_path_mask='F:\\MATLAB\\R2014a\\work\\libsvm-3.11\\data\\shouxie\\pca_svm\\train\\%01...
GISer_zhang创建的收藏夹python内容:【机器学习八大算法!】线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、K-means、SVM、集成学习、PCA算法合集,原理+代码讲解,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
人脸识别是一项实用的技术。但是这种技术总是感觉非常神秘,在sklearn中看到了人脸识别的example,代码网址如下: http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/applications/face_recognition.html#example-applications-face-recognition-py 首先介绍一些PCA和SVM的功能,PCA叫做主元分析,它可以从多元事物中解析出主要影响因素...
9|0代码实现 9|1ORL人脸库识别核心源码 # orl_face_recognition.py from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC # 得到模型的评估指标,F1-分数,召回率...
数据分享|逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化|附代码数据 决策树r 语言编程算法机器学习神经网络 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家,一半的死亡是由于心血管疾病 拓端 2023/01/11 1.2K0 数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、...
在PCA-SVM人脸识别模型建立中, 参数取值如下: (1) n persons:样本包含41个人的人脸, 将n persons设置为41。 (2)flag:flag为0时子函数ReadFace.m读取训练样本数据, flag为1时读取测试样本数据。 (3) k:表示降维至k维。该参数在子函数fast PC A.m中以输入参数出现, 在后面的SVM训练中也有用处。k值与gamma...