SKLearn中的PCA SVM人脸识别算法主要包括两个部分:主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)。PCA是一种统计方法,通过线性变换将数据转换到新的坐标系统中,目的是将数据的变异性尽可能地保留在较少的主成分上。SVM是一种分类算法,它通过找到最佳决策边界来区分不同类别的数据点。在人脸识别中,PCA主要用于特征提取和降维,...
通过定位和分割算法从获取的图像中分割出我们要处理的人脸部分。常用的人脸预处理有：灰度变化，二值化，...
本文分析基于PCA的人脸识别算法全过程。首先获取常用人脸图像，选用Orl数据库。预处理阶段，使用灰度处理以优化图像质量。PCA阶段提取人脸特征，通过奇异值分解定理计算协方差矩阵特征值和特征向量。最后，采用最近邻法分类器基于欧几里得距离进行人脸分类。实验显示，基于PCA的人脸识别系统具有高识别率和鲁棒性，...
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络：是一...
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根据情况可以采用插值法替代空数据。这个问题下有一些有用的答案，可以参考一下：机器学习中如何处理缺失...
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