使用PCA算法进行数据的降维,输出如下: 关键代码如下: 6.构建人脸识别模型 主要使用KNeighborsClassifier算法,用于目标分类。 6.1 模型构建 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、召回率、F1分值等等。 从上表可以看出,人脸识别模型效果良好。 关键代码如下: 7.2查看是否过拟合 查看训练集和测试...
蒙古族人脸识别双向二维主成分分析局部特征特征提取为了提取蒙古族人脸图像的民族特征,提出了基于分块双向二维主成分和KNN分类的人脸识别方法.该算法利用(2D)2PCA对人脸的各个子块提取特征然后投影到特征子空间,然后使用基于距离和余弦的KNN分类策略.该算法可以高效的提取局部特征,并精确地计算协方差矩阵的特征向量.使用自...
1.PCA算法对光照、表情等变化较为敏感,当人脸图像间存在较大的变化时,算法的性能可能会降低。 2.当人脸图像库较大时,算法的计算和存储开销较高。 3.PCA算法不适用于非线性的人脸变化。 综上所述,PCA人脸识别算法是一种经典的人脸识别方法,其通过提取主要特征并消除冗余信息来实现人脸识别。然而,它也存在一些不...
5]:knn_pca=KNeighborsClassifier(n_neighbors=i,n_jobs=8)knn_pca.fit(X_train_pca[:KNN_PCA_TRAIN_SIZE],y_train[:KNN_PCA_TRAIN_SIZE])train_score_pca=knn_pca.score(X_train_pca[:KNN_PCA_TEST_SIZE],y_train[:KNN_PCA_TEST_SIZE])test_score_pca=knn_pca.score(X...
python3.6+opencv+face_recognition+knn分类器实现人脸识别 githubhttpsgit开源网络安全 https://blog.csdn.net/weixin_39121325/article/details/85247546 andrew_a 2019/07/30 2.1K0 实现K-means聚类算法并将其应用于压缩图像。 pca %% Machine Learning Online Class % Exercise 7 | Principle Component Analysis and...
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基于PCA的人脸识别 PCA把多维数据降维,并使各维之间的相关性为零,从而最小化重构数据与原数据的方差。PCA可以用于人脸识别,即特征脸方法。PCA用于人脸识别的大体思路如下所述。 假设图片库中图片数为n,图片数据量为d=M*N 训练流程: 1,把图片库中的所有图片转化为灰度图片,然后形成n*d大小的矩阵X;...
二、skLearn中的降维算法 三、PCA与SVD ① 降维的实现步骤解析 ② 重要参数n_components • 累积可解释方差贡献率曲线 • 最大似然估计自选超参数 • 按信息量占比选超参数 ③ 重要参数 svd_solver ④ 重要属性 components_ • 迷你案例:人脸识别应用 ...
¶2. 分类算法实现人脸识别 人脸识别可以使用KNN算法,计算降维后待测样本点距训练样本点的距离,在距离最近的k个样本点中,选取出现次数最多的类别为样本点的类别。 在数据没有噪声的情况下,也可以直接计算离训练样本点的距离,直接将最近的样本点类别当做测试类别。还可以计算离各类样本点中心的距离。
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