请用python写一个分块PCA的人脸识别代码
时间: 2023-11-04 17:06:00 浏览: 46
好的,以下是一个基于Python的分块PCA的人识别代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
# 加载数据集
load_dataset():
# 加载数据集
filename 'face_data.txt'
dataset = np.loadtxt(filename)
# 获取维度
n_samples, n_features = dataset.shape
# 把数据集reshape为人脸图像
faces = np.reshape(dataset, (n_samples, 64, 64))
return faces
# 分块PCA算法实现
def blockPCA(X, r, b):
# r: 特征降至r维
# b: 每个分块大小为b*b
# 把图像分块
X_ = np.zeros((X.shape[0], int(X.shape[1]/b), int(X.shape[2]/b), b*b))
for i in range(int(X.shape[1]/b)):
for j in range(int(X.shape[2]/b)):
X_[:,i,j,:] = np.reshape(X[:,i*b:(i+1)*b,j*b:(j+1)*b], (X.shape[0], b*b))
# 对每个块进行PCA
pca = PCA(n_components=r, svd_solver='randomized')
X_hat_ = np.zeros((X.shape[0], int(X.shape[1]/b), int(X.shape[2]/b), r))
for i in range(int(X.shape[1]/b)):
for j in range(int(X.shape[2]/b)):
X_hat_[:,i,j,:] = pca.fit_transform(X_[:,i,j,:])
# 把图像块合并
X_hat = np.zeros((X.shape[0], X.shape[1], X.shape[2]))
for i in range(int(X.shape[1]/b)):
for j in range(int(X.shape[2]/b)):
X_hat[:,i*b:(i+1)*b,j*b:(j+1)*b] = np.reshape(X_hat_[:,i,j,:], (X.shape[0], b, b))
return X_hat, pca
# 加载数据集
faces = load_dataset()
# 使用分块PCA降低维度
faces_pca, pca = blockPCA(faces, r=50, b=8)
# 测试分类器
# ...
```
请注意,该代码仅包含了分块PCA算法的实现,并未包括任何分类器。如果您需要使用此代码进行人脸识别,您需要使用分类器(如SVM或KNN)来训练和测试您的模型。