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机器学习之基于PCA人脸识别

PCA人脸数据降维 matlab代码实现  pictures=dir('C:\Users\Yezi\Desktop\机器学习\实验1:PCA算法\face10080\*.bmp'); sample=[]...;% 样本矩阵 for i=1:length(pictures) picture=imread("C:\Users\Yezi\Desktop\机器学习\实验1:PCA算法\face10080\"...下面是对代码进行逐行分析: pictures=dir('C:\Users\Yezi\Desktop\机器学习\实验1:PCA算法\face10080\*.bmp'); 这行代码使用dir函数获取指定文件夹中的所有...picture=imread("C:\Users\Yezi\Desktop\机器学习\实验1:PCA算法\face10080\"+pictures(i).name); 该行代码使用imread函数读取指定路径下的图像文件...通过以上代码,可以将经过PCA降维处理的人脸样本进行可视化展示。具体而言,对于每个维度值,将选择相应数量的特征向量,并将样本数据投影到这些特征向量上,得到降维后的可视化数据。

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    基于主成分分析PCA人脸识别

    经过完善的PCA理论分析: 机器学习之PCA算法_一片叶子在深大的博客-CSDN博客 经过完善的人脸识别实现: 机器学习之基于PCA人脸识别_一片叶子在深大的博客-CSDN博客 ---- 主成分分析...在这次的人脸识别项目中,我们使用了PCA来对人脸数据进行降维,下图是识别率与前K个主成分之间的关系图,我们仔细观察这两者之间的线性图,不难发现,很有趣的是识别率在取到约前20个主成分的时候已经达到饱和了...基于PCA人脸识别算法 我们首先从人脸数据库中读取图片,并把图片转换为数据存在矩阵中,然后把每一张图片的矩阵拉成列向量,把所有列向量装在一个矩阵里面。...主程序 X=X-ones(size(X,1),1)*mean(X);%去中心化 c=X*X'/size(X,2);%求协方差矩阵 [e,d]=eig(c);%特征值分解 [dummy,order]=sort...%人脸识别主程序:将测试集里的图片和训练集里的每一张图片做差,用knn进行邻近分类 [~,Z]=size(testdata);%读取测试集数据量 error=0; for j=1:Z%对测试集里每一张图片进行以下操作

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    PCA 实践 利用 PCA 算法对人脸数据集内所有人进行降维和特征提取 PCA原理解析+代码

    数据集 实验所用到的数据集在下面的链接中, 这些数据是来自剑桥大学提供的 AT&T 人脸数据 集,有 40 个人的人脸图像, 每个人有 10 张不同光照和姿态的照片。...数据集中包含了40个文件夹,对应了40个志愿者人脸,每个文件夹中有一个志愿者的人脸的多种状态。...这时候主成分分析法(PCA)便可以实现我们的要求.对于每个点xi∈Rn, 使得其被投影为ci∈Rl, 用函数来表示下列编码过程即是: f(x)=DTx=c。...同时, 我们也希望找到一个解码函数, 使得 g(f(x))=g(c)=Dc=DDTx≈x′其中D是一个列向量彼此正交的Rn∗lRn∗l矩阵. PCA有两种推导过程, 但它们的结论是一样的。...图像显示测试 ?

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    C语言笔记】分享一个C语言测试程序模板

    前言 平时需要测试一些比较模糊的知识点,或则想要验证一些函数时,我们常常会建一个test.c文件,然后在这个文件里写我们的测试代码,测试完毕后常常会删掉该文件。...void test1(void); // 测试函数1:交换a,b的值 void test2(void); // 测试函数2:C语言预定义宏 void test3(void); // 测试函数3:...1:交换a,b的值 case 2 : test2(); break; // 测试函数2:C语言预定义宏 case 3 : test3(); break; // 测试函数...printf("交换之前a = %d, b = %d\n", a, b); exchange(&a, &b); printf("交换之后a = %d, b = %d\n", a, b); } /* C语言预定义宏...:交换a,b的值\n"); printf("[02]测试C语言预定义宏\n"); printf("[03]测试C89与C99标准的区别\n"); printf("[04]测试:输出当前编译器数据类型范围

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    c语言单元测试框架check

    什么是check 最近学习的开源代码中,测试代码都是依赖了一个叫做check库编写的,调查之后才知道,这个check是个单元测试框架。下面对它进行简单的介绍。...Check 最主要的优点是对于每一个测试用例的运行都 fork 一个子进程,这么做的原因是因为 C 语言的独特性: (1) 其它语言如 Java,Python,Ruby等,单元测试出错最多不过是抛出异常...; (2) C 语言如果指针操作错误,乱指一气,可是会 coredump的。...测试框架因此直接退出,用户是看不到任何返回的,只有郁闷的 coredump; (3) Check 的单元测试运行在 fork 的子进程中,可以避免测试框架由于 coredump 而崩溃。...// 测试用例加到测试集中 return s; } test_main.c文件 #include "unit_test.h" #include int main(void) { int

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    人脸识别该如何测试

    但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任何可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是人脸,或者不完整的表现。详细场景比如: 1) 人脸没有正对摄像头,角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。...那么针对这个原理,在测试时需要考虑不同肤色,或者是面部特征过于复杂的案例,比如黑人、比如脸上有皱纹的老人。 再看人脸比对。 实际应用场景中,人脸比对的本质是照片的比对。...这些漏洞即是测试的重点: 1) 拍摄人脸正面、侧面、张嘴、闭眼等照片,用不同角度的静态照片绕过本人现场检测。 2) 录制各种动作视频,按照一定的标准拼接起来,绕过本人现场检测。...阈值设定过高,则人脸比对通过率低,误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中,除了要关注通过率,还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好人脸识别的测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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    【模式识别】解锁降维奥秘:深度剖析PCA人脸识别技术

    资源获取:关注文末公众号回复 模式识别实验 2 PCA人脸识别 2.1 研究目的 掌握主成分分析(PCA)在人脸识别领域的基本原理和应用。...2.2 研究环境 C++编程语言及其相关库: 语言支持: VSCode具备强大的C++语言支持,提供代码高亮、自动完成等功能,使得编码更加高效。...2.3 研究内容 2.3.1 PCA人脸识别方法 将PCA方法用于人脸识别,其实是假设所有的人脸都处于一个低维线性空间,而且不同的人脸在这个空间中具有可分性。...PCA人脸识别算法步骤包括: a.人脸图像预处理 【人脸大小都是高200,宽180】 b.读入人脸库,训练形成特征子空间 【特征值、特征向量的求法,采用我上一篇文章的QR算法】 c.把训练图像和测试图像投影到上一步骤中的特征子空间上...2.4 研究体会 深入理解PCA机制: 通过详细实现PCA算法和人脸识别模型,在C++环境中深入挖掘了PCA人脸识别中的内在机制。

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    一个简单的C语言测试框架

    工作久了,难免有一些知识点容易遗忘,每次遗忘都会去重新写一个测试demo,然后测试出结果后就把这个demo给删掉了,下次又忘了,又要重写去写,这真是一件吃力不讨好的事情。...看到身边有朋友写了这么一套测试框架,觉得非常有用。执行程序,输入对应的项目,即可进行测试。...如需添加项目,只需在枚举上增加项目后,在Run_User_Test_App的switch语句上添加枚举,最后编写测试函数即可。...48    printf("测试项目三\n"); 49} 50 51void TEST_4_APP(void) 52{ 53    printf("测试项目四\n");   54} 55 56void ...TEST_5_APP(void) 57{ 58    printf("测试项目五\n");   59} 60 61void TEST_6_APP(void) 62{ 63    printf("测试项目六

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