文件名称:
PCA-Face-Recogition:使用PCA降维技术做一个人脸识别的简单demo-源码
开发工具:
文件大小: 6mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-31
详细说明：PCA人脸识别
使用PCA降维技术做一个人脸识别的简单demo
·PCA：主接口，用于引入数据，训练模型。
·fit：训练函数。
·认识：识别新的人脸。
·评估：计算投影矩阵在不同维度下的识别率，并绘制变化曲线。
·重组：改造人脸。
·showDataset：展示训练数据集图片。
·showEigenFace：展示特征脸，这个其实就是投影矩阵，一张人脸是若干这种特征脸的线性组合。
·showScatterPlot：展示人脸数据在二维，三维的分别，可视化更直观的感知数据。
·ORL4646：数据集。
人脸识别的大致思想：
收集记录人脸数据，当新来一个人脸图片，就计算它与已有的人脸图片的相似度，若足够相似，我们则认为是同一个人。
怎么表示两个图片的相似度（或者差异度）呢？我们用两个人脸图片矩阵差值的二范数来定义相似度。
可以类比着想，假设二维平面有两个点，我们怎么表示他们的差
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