基于PCA的人脸识别算法python代码
时间: 2024-11-05 12:26:49 浏览: 49
基于Python的PCA人脸识别算法的原理及实现代码详解+源码+详细代码解析+开发文档+数据(毕业设计&课程设计&项目开发)
基于主成分分析(PCA)的人脸识别算法通常用于特征提取和降维,因为PCA可以找出数据的主要变化方向并构建新的坐标系。这里是一个简化的Python代码示例,使用sklearn库进行PCA人脸识别:
```python
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from PIL import Image
import os
# 加载人脸数据集
def load_faces(directory):
images = []
labels = []
for folder in os.listdir(directory):
label = int(folder)
for img_name in os.listdir(os.path.join(directory, folder)):
image_path = os.path.join(directory, folder, img_name)
img = Image.open(image_path).convert('L') # 将图像转换为灰度
img_array = np.array(img) / 255.0 # 归一化像素值
images.append(img_array.flatten()) # 拼接成一维向量
labels.append(label)
return np.array(images), np.array(labels)
# 主成分分析和人脸识别
def pca_face_recognition(images, n_components=100):
pca = PCA(n_components=n_components)
faces_pca = pca.fit_transform(images)
# 假设我们有两个人脸库,例如已训练好的A和B的特征
known_faces = faces_pca[:50] # A库前50张脸
known_labels = np.arange(50)
test_face = faces_pca[50:] # 测试人脸(假设第51张开始)
# 使用欧氏距离找到最近的已知人脸
distances = np.linalg.norm(test_face - known_faces, axis=1)
closest_index = np.argmin(distances)
predicted_label = known_labels[closest_index]
return predicted_label
# 使用例子
images_dir = 'path_to_your_face_dataset'
faces, labels = load_faces(images_dir)
predicted_label = pca_face_recognition(faces)
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