基於PCA和SVM的人臉識別
程序中采用的數據集是ORL人臉庫，該人臉庫共有400副人臉圖像，40人，每人10幅，大小為112*92像素，同一個人的表情，姿勢有少許變化。 程序的流程主要分為三部分，數據的預處理(PCA降維和規格化)，數據的訓練階段，數據的識別階段 數據的預處理的流程圖 ...
原文：PCA+SVM實現ORL/Yale人臉庫識別
基於子空間人臉識別算法的基本流程 讀取人臉圖片數據庫的圖像及標簽，並進行灰度化處理 若已經是灰度處理過則不用進行灰度化處理 將讀入的圖像先轉化為二維矩陣，然后按照列進行合並堆疊，得到原始數據矩陣，如果數據中各個特征的值相差較大的話，可以對原始矩陣進行歸一化或者數據標准化處理 使用PCA算法對原始數據矩陣進行特征分析與降維，提取出主要特征 將使用PCA降維處理得到的主成分二維矩陣數據結合SVM的分類 ...
2021-01-07 00:31 0 587 推薦指數：
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