1.Matlab实现PCA-SVM主成分分析结合支持向量机多特征分类预测,excel数据集,main是程序文件; 2.环境需要在MATLAB2018及以上版本运行; 3.多特征数据经过PCA主成分降维后输入支持向量机中,实现多输入分类预测,可以实现二分类及多分类预测。 注:数据和文件放在一个文件夹 程序设计 完整源码和数据获取方式私信回复PCA-SVM...
引入深度学习:考虑使用卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,进一步提高表情识别的准确率。 7. 结论 本文介绍了如何使用MATLAB平台,结合PCA和SVM技术,构建一个人脸表情识别评分系统。该系统能够有效提取人脸表情特征,并通过SVM模型进行分类与评分。未来,我们可以通过增加数据集、优化模型参数以及引入深度学习技术等方式,进一步提...
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...
在大学毕业设计时,实现了一种基于PCA和SVM的表情识别系统,提取特征值,并与数据库里的模板相匹配,从而识别表情,准确率可以达到85%。效果如下所示: 2、表情识别效果 2.1、训练 2.2、测试 3、部分Matlab代码 function varargout = FacialRecSysLearn(varargin) % FACIALRECSYSLEARN M-file for FacialRecSysLearn.fig ...
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 GaborGabor 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:其由一个高斯核与一个复数波的乘积定义为如下公式: ...
对于新的交通标志图像,首先需要提取目标区域并进行预处理。然后,将目标区域转化为一维向量,进行PCA降维处理,并使用训练好的SVM模型进行分类。具体地,将降维后的主成分作为输入特征向量,使用SVM模型对其进行分类,得到交通标志的类别。如果分类结果符合预期,则识别成功,否则识别失败。
基于matlab人脸识别检测系统 编程阿朱 11 0 基于matlab人脸识别检测系统fresh人脸GUI02 编程阿朱 0 0 答题卡识别检测系统 编程阿朱 6 0 matlab车牌识别检测系统(桂) 编程阿朱 17 0 基于pca算法人脸识别+svm算法人脸识别 编程阿朱 11 0 k-l变换的人脸识别检测系统 编程阿朱 7 0 基于matlab人脸识别检测系...
3、部分Matlab代码 本人提供付费咨询服务并长期承接各类毕设项目以及外包项目。联系QQ: 2963033731 加Q备注:CSDN 外包 1、前言 在大学毕业设计时,实现了一种基于PCA和SVM的表情识别系统,提取特征值,并与数据库里的模板相匹配,从而识别表情,准确率可以达到85%。效果如下所示: ...
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、
对于新的交通标志图像,首先需要提取目标区域并进行预处理。然后,将目标区域转化为一维向量,进行PCA降维处理,并使用训练好的SVM模型进行分类。具体地,将降维后的主成分作为输入特征向量,使用SVM模型对其进行分类,得到交通标志的类别。如果分类结果符合预期,则识别成功,否则识别失败。