首先,让我们了解 PCA 和 SVM 是什么: 主成分分析:主成分分析(PCA)是一种机器学习算法,广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型,它通常用于降维,通过将每个数据点投影到前几个主成分上,以获得低维数据,同时尽可能保留数据的变化。 Matt Brems 的文章全面深入地介绍了该算法。现在,让我们用更简单的术语来理解算法:...
%整个训练过程包括读入图像,PCA降维以及多类SVM训练,各个阶段的处理结果分别保存至文件: % 将PCA变换矩阵W保存至 PCA_face\Mat\PCA.mat % 将scaling的各维上下界信息保存至 PCA_face\Mat\scaling.mat % 将PCA降维并且scaling后的数据保存至 PCA_face\Mat\trainData.mat % 将多类SVM的训练信息保存至 PCA_face...
66.44 GUI/APP界面设计如何调用外部m文件进行运算并显示结果和图像(M文件GUI界面化) 2563 1 1:46 App 并发编程想不明白?官方动画辅助你理解 540 -- 5:05 App 3-24-4_LVGL入门教程之图像控件(lv_image)的用法(课后思考2-如何通过文件系统直接显示图片文件) 4567 1 6:28 App 在ESP32上移植GT-HMI Engine...
人脸识别是计算机视觉和图像模式识别领域的一个重要技术.主成分分析(PCA)是人脸图像特征提取的一个重要算法.而支持向量机(SVM)有适合处理小样本问题,高维数及泛化性能强等多方面的优点.文章将两者结合,先用PCA算法进行人脸图像特征提取,再用SVM进行分类识别.通过基于ORL人脸数据库的计算机仿真实验表明,该方法具有很好的...
寻优函数有3种 SVMcgForClass(网格寻优) gaSVMcgForClass(遗传算法) psoSVMcgForClass(粒子群优化) 其中,我用到的就是 pca降维使用函数:pcaForSVM 网格寻优函数::SVMcgForClass 因为设置了默认的参数,所以最少的情况下只需要2个参数就能让函数运行起来 代码语言:javascript ...
2 PCA+SVM:2.1 PCA主成分分析(Principal Component Analysis, 简称PCA)是常用的一种降维方法.算法步骤: 2.2 SVM介绍支持向量机(Support Vector Machines, 简称SVM)是一种二类分类模型.划分超平面为: 3 人脸识别步骤将每张人脸图片(m,nm,n)读取并展开成(m×n,1m×n,1), 假设总有ll张图片, 所有排列到一起,...
PCA的SVM形式PCA的目标是找到合适投影方向实现方差最大化:maxwN∑k=1(0−wTxk)2maxw∑k=1N(0−wTxk)2从目标出发还有一种表达:maxw,eJP(w,e)=γ12N∑k=1e2k−12wTwmaxw,eJP(w,e)=γ12∑k=1Nek2−12wTwek=wTxk, k=1,...Nek=wTxk, k=1,...N这种表达没有了之前特种空间基向量要求...
PCA的SVM形式PCA的目标是找到合适投影方向实现方差最大化:maxwN∑k=1(0−wTxk)2maxw∑k=1N(0−wTxk)2从目标出发还有一种表达:maxw,eJP(w,e)=γ12N∑k=1e2k−12wTwmaxw,eJP(w,e)=γ12∑k=1Nek2−12wTwek=wTxk, k=1,...Nek=wTxk, k=1,...N这种表达没有了之前特种空间基向量要求...
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: ...
虽然这并不是一个完美的分数,还有很大的改进空间,但PCA和SVM的人脸识别为我们提供了进一步强大算法的起点!结论本文利用PCA和SVM建立了一个人脸识别模型。主成分分析算法被用来减少数据的维数,然后利用支持向量机进行分类,通过超参数调整寻找最佳估计量。我们对这些肖像进行了分类,准确度得分为0.81。