文件編號(hào)：A33

文件大?。?/strong>15M

開(kāi)發(fā)環(huán)境：Python3.6、OpenCV3.4、Pycharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項(xiàng)目親測(cè)正常運(yùn)行，需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi)，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡(jiǎn)要概述：PCA是一項(xiàng)常用的在高維數(shù)據(jù)中尋找特征的降維技術(shù)，目前主要用于圖片識(shí)別和圖片壓縮領(lǐng)域中。

主要講兩個(gè)部分：

一、PCA的算法原理。

二、PCA的人臉識(shí)別算法

人臉數(shù)據(jù)集放在E:/face_recongize/ORL

你也可以自己PCA_algorithm.py修改

按需寫(xiě)作：

演示視頻：

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運(yùn)行效果：

最終訓(xùn)練得到的結(jié)果如下：

為了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，我們分別選取5張、7張、9張，還是降低到10維進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)：

可以看出來(lái)隨著訓(xùn)練集的圖片選取的不斷增多，訓(xùn)練準(zhǔn)確率在不斷增加。這是因?yàn)橛?xùn)練的樣本多了，但是我們?nèi)绻x擇全部的10張圖片作為訓(xùn)練樣本的話(huà)就會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練結(jié)果過(guò)擬合。

再一次進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，我們?cè)谶x用同樣是7張圖片作為訓(xùn)練樣本的情況下，將降低的維數(shù)改為10維、20維、30維，查看訓(xùn)練效果如何。

經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)總結(jié)發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練樣本越多訓(xùn)練效果越好，訓(xùn)練維數(shù)越高效果越好，但并不是絕對(duì)的，本次試驗(yàn)就發(fā)現(xiàn)，在選取的訓(xùn)練樣本相同的情況下，降低至40維的效果反而不如降低至30維的效果

遠(yuǎn)程協(xié)助：

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文件目錄

 ├ 1.項(xiàng)目源碼

 ├ 2.運(yùn)行截圖

 └ 3.演示視頻