PCA+SVM的人脸识别程序

PCA+SVM 是一种经典的人脸识别方法，它的基本思路是将人脸图像进行降维，然后利用支持向量机（SVM）进行分类。

以下是一个简单的 PCA+SVM 人脸识别程序的示例：

1. 数据集准备

首先需要准备一个人脸数据集，可以使用公开的人脸数据集，如LFW数据集等。数据集中应该包含正面清晰的人脸图像。

2. 特征提取

利用主成分分析（PCA）对人脸图像进行降维，提取出人脸的主要特征。PCA 的具体实现可以使用Python中的sklearn库。

3. 训练模型

使用支持向量机（SVM）对提取的特征进行分类训练。同样，可以使用Python中的sklearn库实现SVM分类器。

4. 测试模型

使用测试集对训练好的模型进行测试。将测试集的图像经过PCA降维处理，然后输入到SVM分类器中进行分类。最后统计分类正确率以评估模型的准确性。

以下是一个简单的Python代码示例：

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

# 读入数据集
X = np.load('face_images.npy')
y = np.load('face_labels.npy')

# 划分训练集和测试集
X_train, y_train = X[:800], y[:800]
X_test, y_test = X[800:], y[800:]

# PCA降维
pca = PCA(n_components=100)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)

# SVM分类
clf = SVC()
clf.fit(X_train_pca, y_train)

# 测试模型
y_pred = clf.predict(X_test_pca)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，`face_images.npy`和`face_labels.npy`是存储人脸图像和标签的文件。PCA降维后的特征向量为100维，SVM分类器使用默认参数。