针对Feret人脸库,编写一个基于主成分分析的人脸识别函数,输入一张人脸图像,识别出库中的人脸,并用左右子图显示结果。要求1.函数的主体算法为主成分分析算法2.每个人的7张人脸图像中,选择6张图像作为训练样本,1
时间: 2024-03-18 21:40:53 浏览: 20
张作为测试样本,通过计算测试样本与每个人的训练样本之间的距离,选择距离最小的训练样本所对应的人脸作为识别结果。
以下是基于主成分分析的人脸识别函数的代码实现:
```python
import numpy as np
import cv2
def pca_face_recognition(test_img_path, img_paths):
# 将所有图像转换为向量,并将它们组合成矩阵X
img_vectors = []
for path in img_paths:
img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_vectors.append(img.flatten())
X = np.array(img_vectors).T
# 对训练样本进行主成分分析并保留前K个主成分
mu = X.mean(axis=1)
X_centered = X - mu.reshape(-1, 1)
C = np.dot(X_centered, X_centered.T) / (X_centered.shape[1] - 1)
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(C)
K = len(img_paths) - 1
idx = np.argsort(eigenvalues)[::-1][:K]
W = eigenvectors[:, idx]
# 对测试样本进行识别
test_img = cv2.imread(test_img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
test_vector = test_img.flatten() - mu
test_coeff = np.dot(W.T, test_vector)
min_dist = np.inf
min_idx = -1
for i, path in enumerate(img_paths):
if 'test' in path:
continue
img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img_vector = img.flatten() - mu
img_coeff = np.dot(W.T, img_vector)
dist = np.linalg.norm(test_coeff - img_coeff)
if dist < min_dist:
min_dist = dist
min_idx = i
# 显示识别结果
test_img = cv2.imread(test_img_path)
match_img = cv2.imread(img_paths[min_idx])
result_img = np.hstack((test_img, match_img))
cv2.imshow('Result', result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
if __name__=='__main__':
test_img_path = 'test.jpg'
img_paths = ['s1_1.jpg', 's1_2.jpg', 's1_3.jpg', 's1_4.jpg', 's1_5.jpg', 's1_6.jpg', 's1_test.jpg']
pca_face_recognition(test_img_path, img_paths)
```
其中,`test_img_path`为测试样本图像的路径,`img_paths`为所有训练样本图像的路径列表。在本例中,我们使用了Feret人脸库中s1这个人的7张人脸图像进行测试。在实现中,我们首先将所有训练样本转换为向量,并将它们组合成矩阵X。然后,对X进行主成分分析,保留前K个主成分,并将它们组合成矩阵W。对于测试样本,我们将它转换为向量,并将它与W相乘得到它在主成分空间中的系数。接下来,我们计算测试样本与每个训练样本之间的距离,并选择距离最小的训练样本所对应的人脸作为识别结果。最后,我们将测试样本和识别结果显示在一个窗口中,左边是测试样本,右边是识别结果。