人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。该技术蓬勃发展,应用广泛,如人脸识别门禁系统、刷脸支付软件等。 人脸识别在本质上是根据每张人脸图像中不同像素点的颜色进行数据建模与判断。人脸图像的每个像素点的颜色都有不同的值,这些值可以组成人脸的特征向量,不过因为人脸图像的像素点很多,所以特...
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...
6.训练分类器:使用训练集中的特征向量来构建一个分类器模型(如SVM、KNN等),用于表示每个人脸图像的特征。每个人的脸图像在特征向量空间上的表示即为其特征向量的线性组合。 7.人脸识别:对于待识别的人脸图像,通过同样的数据预处理步骤,计算出它的特征向量。然后将该特征向量与分类器模型进行比较,找到最相似的特征向...
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...
PCA、NMF、KNN在实战中的算法解析 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中会产生有趣的结果。本文...
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基于PCA和LDA的k近邻分类器人脸识别。 发布于2022-05-28 15:08:47 5800 举报 文章被收录于专栏:图像处理与模式识别研究所 LDA_KNN.m 代码语言:javascript 复制 clear close all clc %% setup load('face.mat'); rng(1) % dimensions width = 46; height = 56; % set some Ns N = size(X, 2); ...
该算法利用纹理单元算子提取人脸图像纹理频谱特征,然后用PCA对所提取的特征降维,最后利用最近邻(KNN)分类器进行人脸识剐。在ORL人脸库和Yale人脸库上对所提出的算法进行了测试,识别率均高于PCA、模块化二维PCA(M2DPCA)等方法,分别为96.5%和95%。实验结果表明了该算法的有效性和准确性。关键词:人脸识别;图像纹理频谱...
第一个问题很好理解,假设我们用KNN训练一些样本数据,相比于有1W个特征的样本,肯定是训练有1K个特征的样本速度更快,因为计算量更小嘛. 第二个问题,为什么可以降维.一个样本原先有1W个特征,现在减少到1K个,不管如何变换,数据包含的信息肯定是减少了,这是毫无疑问的.但是信息的减少是否意味着我们对于样本的认知能力的...
这样的数据很容易分类,可以遇见,KNN,随机森林,神经网络,朴素贝叶斯,Adaboost这些分类器在鸢尾花数据集上,未调整的时候都可以有95%上下的准确率。 5.探索降维后的数据 #属性explained_variance_,查看降维后每个新特征向量上所带的信息量大小(可解释性方差的大小)...