基于PCA和SVM的人脸识别
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 ...
原文：PCA+SVM实现ORL/Yale人脸库识别
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算法对原始数据矩阵进行特征分析与降维，提取出主要特征 将使用PCA降维处理得到的主成分二维矩阵数据结合SVM的分类 ...
2021-01-07 00:31 0 587 推荐指数：
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