计算中心化后的数据在K维特征的投影; 基于上一步的数据进行 One-VS-One Multiclass SVM模型训练; 读取用于测试的人脸图片, 同训练图片一样处理; 利用训练出的模型对测试图片进行分类; 计算准确率. 二、源代码 function varargout = pjimage(varargin) % PJIMAGE MATLAB code for pjimage.fig % PJIMAGE, by ...
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...
基于上一步的数据进行 One-VS-One Multiclass SVM模型训练; 读取用于测试的人脸图片, 同训练图片一样处理; 利用训练出的模型对测试图片进行分类; 计算准确率. 二、源代码 function varargout = pjimage(varargin) % PJIMAGE MATLAB code for pjimage.fig % PJIMAGE, by itself, creates a new PJIMAGE or ra...
[train_predict_label, train_accuracy, train_dec_values] =svmpredict(train_label, train_img_arr, model); % test the trainingdata %测试 test_path_mask='F:\\MATLAB\\R2014a\\work\\libsvm-3.11\\data\\shouxie\\pca_svm\\test\\%01d\\%01d.bmp'; test_count=10; test_count_per_num=100...
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...
2、线性回归代码讲解 11:43 3、逻辑回归原理 12:14 4、逻辑回归代码讲解 16:31 5. KNN算法原理 09:58 6. KNN代码 17:43 7. 决策树原理 12:54 8. 决策树代码讲解 07:25 9. k-means原理讲解 08:41 10. k-means代码讲解 10:37 11. svm原理讲解 13:33 12. svm 代码讲解 10:58...
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: ...
基于PCA和SVM的人脸识别 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:...
plt.suptitle('Effect of regularization parameter C on SVM decision boundary')plt.tight_layout()plt.show() image.png 此代码创建一个具有径向基函数 (RBF) 内核的 SVM 分类器,并通过向 iris 数据集添加噪声来在非线性可分离数据集上对其进行训练。然后绘制 SVM 的决策边界和支持向量。由于 RBF 核是非线性...
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。导入相关库和模块首先,我们将导入所需的库和模块,我们将在后文深入讨论我们为什么要导入它们。import pylab as pl...