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,以将人脸图像分为不同的类别。 3. PCA和SVM在人脸识别中的应用有哪些优点和局限性? PCA和SVM在人脸识别中有其独特...
在人脸识别领域，PCA实现了数据降维和特征关联性揭示，简化训练过程，提高识别效率。通过选择前k个主成分，我们可以实现数据的降维，从而简化模型的训练过程。此外，PCA还可以帮助我们更好地理解数据的内在结构，揭示不同特征之间的关联性。接下来，我们将详细介绍PCA的原理和实现方法。首先，我们需要计算协方差矩阵，它用...
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...
1|0基于子空间人脸识别算法的基本流程 读取人脸图片数据库的图像及标签,并进行灰度化处理;若已经是灰度处理过则不用进行灰度化处理; 将读入的图像先转化为二维矩阵,然后按照列进行合并堆叠,得到原始数据矩阵,如果数据中各个特征的值相差较大的话,可以对原始矩阵进行归一化或者数据标准化处理; 使用PCA算法对原始数据...
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...
PCA降维,参数: #1、n_components; #2、svd_solver是指定奇异值分解SVD的方法,有4个可以选择的值:{‘auto’, ‘full’, ‘arpack’, ‘randomized’} #3、whiten:bool类型,True或者False,默认为False。表示是否进行白化处理。 #要求:svd_solver设为'auto', whiten设为False。 #可尝试修改各参数""" #*...
在本文中,我们将使用主成分分析和支持向量机来建立人脸识别模型。 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。
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...
基于PCA 和 SVM 的人脸识别方法 一、PCA 算法 1 计算特征脸 设人脸图像 f(x,y)为二维 n m 灰度图像,用 nm 维向量 R 表示。人脸图像训练集为 R i i 1, 2 , , p ,其中 p 为训练集中图像总数。这 p 幅图像的平均向量为: 1 p p R i 1 Ri 对训练...