实现基于的人脸识别算法_第1页
实现基于的人脸识别算法_第2页
实现基于的人脸识别算法_第3页
实现基于的人脸识别算法_第4页
实现基于的人脸识别算法_第5页
已阅读5页，还剩8页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

matlab实现基于pca的人脸识别算法-1简介2数据准备3PCA特征提取4构建分类器CONTENTS目录3第1部分简介简介人脸识别是计算机视觉领域的一项重要任务，广泛应用于安全监控、身份认证等领域PCA(主成分分析)是一种常用的特征提取方法，可以有效地降低数据的维度，并保留其主要特征本文将介绍如何在MATLAB中实现基于PCA的人脸识别算法5第2部分数据准备数据准备首先，我们需要准备一个人脸图像的数据集。可以使用MATLAB自带的人脸图像数据集，也可以使用其他公开的数据集，如LFW(LabeledFacesintheWild)数据集假设我们已经将人脸图像数据集存储在data变量中，每一行代表一张人脸图像，列数为图像的宽度和高度。接下来，我们需要将数据集分为训练集和测试集这里，我们使用splitEachLabel函数将数据集按照80%的比例分成训练集和测试集7第3部分PCA特征提取PCA特征提取接下来，我们需要对训练集进行PCA特征提取。首先，我们需要将训练集标准化为均值为0，方差为1的分布PCA特征提取然后，我们计算协方差矩阵并对其进行特征分解这里，V表示特征向量矩阵，每一列代表一个特征向量。我们可以选择前k个特征向量作为新的特征空间，将训练数据投影到新的特征空间中10第4部分构建分类器构建分类器接下来，我们需要使用PCA特征构建分类器。常用的分类器包括SVM、KNN等。这里以SVM为例首先，我们需要将训练数据分为训练标签和训练特征构建分类器然后，我们使用MATLAB的SVM函数fitcsvm来训练分类器最后，我们可以使用训练好的SVM模型对测试数据进行

人人文库> 全部分类> 办公材料 > 办公文档

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论