1import cv2 2import numpy as np 3import os 4from sklearn import neighbors 5import tkinter 6from tkinter import filedialog 7#读取人脸数据库 8#准备训练数据 9''' 10def openfile(): 11 r = filedialog.askopenfilename(title='选择要识别的人脸', filetypes=[('face','*.jpg *.JPG'), ('All...
这里的文件是: (1) load_data:从face_images.mat和nonface_images.mat加载数据face_images.mat 文件应包含: - train_imgs:包含 N 个测试人脸图像的 NxMxL 张量。 每个图像都是 MxL 像素(灰度)。 - train_ids:Nx1 向量,包含 test_imgs 中每个图像的 id - test_imgs:包含 N 个测试人脸图像的 KxMxL ...
knn=KNeighborsClassifier() knn.fit(x_train_reduction,y_train) print(knn.score(x_test_reduction,y_test)) #降维之后,可以使用二维数据显示手写字体的区分度,可以看出二维数据也具有一定的区分度 d=load_digits() #导入手写字体进行实际的使用实例 x=d.data y=d.target pca1=PCA(n_components=2) pca1....
发现这种融合算法确实能够提高最终人脸的识别准确率.其中逻辑回归LR的分类效果最差,SVM比KNN进行分类识别的方法识别率高出了6个百分点;而和使用PCA+LDA的方法提取特征,KNN进行分类识别的方法相比,SVM分类器的识别率也更为有效,达到了97%.(3)在前文的基础上,利用Radon变换对复杂情况的人脸数据进行预处理,具体包括...
7 ) 利用 KNN 进行分类 ,输出识别结果 . 4 实验结果与分析 4. 1 实验环境 本次实验是在 Intel Core TM Duo p rocesso r 用Matlab 7. 0 编程实现的 . 使用 ORL 人脸数据库 作为数据集 . O RL 标准人脸库 ( 英国剑桥大学 Ol2 ivet ti Research Labo ratory 提供的识别用脸库 ) 有 40 个人...
sklearn调⽤PCA算法 #PCA算法的底层原理实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.empty((100,2))np.random.seed(666)#噪声数据验证 x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100)x[:,1]=0.75*x[:,0]+3.0*np.random.normal(0,3,size=100)#⽆噪声数据验证 #x[:...
knn1.fit(x_train_re,y_train) #再对降维到的二维数据进行KNN算法的训练和测试准确度 print(knn1.score(x_test_re,y_test)) print(pca1.explained_variance_ratio_) #1-3-1对于训练数据和测试数据进行降维到64维数据,维度不变 pca2=PCA(n_components=64) #对于训练数据和测试数据进行降维到64维数据,维...