现在我们将重塑 PCA 组件并定义特征脸,这是在人脸识别的计算机视觉问题中使用的一组特征向量的名称:eigenfaces = pca.components_.reshape((n_components, h, w)) 如截图所示,特征脸是一个 50×50×37 的 Numpy 数组,50 对应于特征的数量。接下来,我们使用 PCA 在 X_train 和 X_test 上的 transform 函数...
%整个训练过程包括读入图像,PCA降维以及多类SVM训练,各个阶段的处理结果分别保存至文件: % 将PCA变换矩阵W保存至 PCA_face\Mat\PCA.mat % 将scaling的各维上下界信息保存至 PCA_face\Mat\scaling.mat % 将PCA降维并且scaling后的数据保存至 PCA_face\Mat\trainData.mat % 将多类SVM的训练信息保存至 PCA_face...
66.44 GUI/APP界面设计如何调用外部m文件进行运算并显示结果和图像(M文件GUI界面化) 2563 1 1:46 App 并发编程想不明白?官方动画辅助你理解 540 -- 5:05 App 3-24-4_LVGL入门教程之图像控件(lv_image)的用法(课后思考2-如何通过文件系统直接显示图片文件) 4567 1 6:28 App 在ESP32上移植GT-HMI Engine...
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,...
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...
PCA的SVM形式PCA的目标是找到合适投影方向实现方差最大化:maxwN∑k=1(0−wTxk)2maxw∑k=1N(0−wTxk)2从目标出发还有一种表达:maxw,eJP(w,e)=γ12N∑k=1e2k−12wTwmaxw,eJP(w,e)=γ12∑k=1Nek2−12wTwek=wTxk, k=1,...Nek=wTxk, k=1,...N这种表达没有了之前特种空间基向量要求...
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: ...
PCA的SVM形式PCA的目标是找到合适投影方向实现方差最大化:maxwN∑k=1(0−wTxk)2maxw∑k=1N(0−wTxk)2从目标出发还有一种表达:maxw,eJP(w,e)=γ12N∑k=1e2k−12wTwmaxw,eJP(w,e)=γ12∑k=1Nek2−12wTwek=wTxk, k=1,...Nek=wTxk, k=1,...N这种表达没有了之前特种空间基向量要求...
最后,我们来绘制PCA+SVM模型用于人脸识别的精度:from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_test, y_pred) print(score) 我们的准确分数是0.81!虽然这并不是一个完美的分数,还有很大的改进空间,但PCA和SVM的人脸识别为我们提供了进一步强大算法的起点!结论本文利用PCA和SVM建立了一个人...
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...