摘要:基于PCA 和SVM提出了一种新的人脸分割法,将双眼、额头、鼻子、嘴等可以明显表征人脸的六类特征提取出来,舍弃双颊以及耳朵等特征量少的部位。融合上述人脸的特征识别结果,运用支持向量机的方法进行分类识别,实验结果表明,文章所提出的PCA与SVM融合的新的人脸分割方法能有效地对人脸进行分类,极大地提升识别率。 关键词:人脸分割;人脸识别
在sklearn中,SVM(Support Vector Machine)也被用于人脸识别算法。SVM是一种机器学习算法,用于分类和回归问题。在人脸识别中,SVM可以根据已知的人脸数据集进行训练,并通过学习人脸图像与其对应的标签之间的关系,来对未知的人脸进行分类。在结合PCA和SVM时,PCA被用于降维,以减少特征空间的维度,而SVM用于分类任务,以将人脸...
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: 数据的训练流程图如下: 识别流程: 下面贴上一些matlab的实现代...
在人脸识别中，利用PCA降维后的数据，选择SVM进行高效分类，通过训练优化模型参数以提高识别准确性。通过PCA的降维处理，我们可以将高维的人脸数据映射到低维空间，从而简化模型的训练过程。而SVM（Support Vector Machine，即支持向量机）则能够在降维后的数据上找到最优的分类边界，实现高效的人脸识别。这种结合方式不仅...
在实验中我们发现基于PCA的人脸识别系统的识别率很高，而且具有一定鲁棒性，所以基于PCA的人脸识别算法的...
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...
当前人脸识别方法主要包括基于几何特征的人脸识别、神经网络方法、隐马尔科夫模型等方法、支持向量机(SVM)、主成分分析法(PCA)等。基于几何特征的方法[2]具有直接、计算快、存储要求低等优点,但识别正确率较低,通常不单独使用。神经网络用网络的联想能力重构人脸[3],但需要较多样本且计算复杂度高。隐马尔科夫模型方法...
SVM分类器 用训练好的SVM分类器预测 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 In [1] # 导入相关模块 from __future__ import print_function from time import time import logging import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * import numpy as np from sklearn.model...
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。
本次实验使用的数据集为LFW人脸数据集 实验扩展包: import face_recognition import cv2 import numpy as np import os from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import roc_curve,auc ...