运用支持向量机SVM进行人脸识别运行代码
时间: 2023-09-14 12:10:04 浏览: 53
以下是使用Python的scikit-learn库实现基于SVM的人脸识别的代码示例:
```python
# 导入所需的库和数据集
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载人脸数据集
faces = datasets.fetch_olivetti_faces()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(faces.data, faces.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 定义SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出模型准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
```
说明:
1. 使用scikit-learn库中的datasets模块加载人脸数据集。
2. 使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。在此示例中,训练集占70%,测试集占30%。
3. 定义SVM模型,并使用训练集进行训练。
4. 使用测试集进行预测,并输出模型准确率。
需要注意的是,该示例代码仅用于演示如何使用SVM进行人脸识别。在实际应用中,还需要进行特征提取、数据清洗、模型优化等步骤。