python实现:得到FIM和FIM’,分别输入PCA+SVM的人脸识别程序中进行人脸识别分类预测。
时间: 2023-11-22 16:53:08 浏览: 75
首先需要了解FIM和FIM'的概念。FIM(Fisher's Information Matrix)是用于评估分类器的鲁棒性的一种方法,它可以通过计算分类器在训练数据上的梯度来得到。FIM'是FIM的逆矩阵,它可以用于计算分类器的不确定性。
接下来是实现步骤:
1.准备数据集:需要准备训练数据集和测试数据集,以及标签数据。
2.使用PCA+SVM进行人脸识别:使用PCA降维和SVM分类器进行人脸识别,得到分类器模型。
3.计算FIM:使用训练数据集计算出FIM矩阵。
4.计算FIM':计算FIM的逆矩阵FIM'。
5.使用FIM和FIM'评估分类器鲁棒性和不确定性:将FIM和FIM'输入到分类器中,用于评估分类器的鲁棒性和不确定性。
下面是代码实现:
```
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
# 准备数据集并进行PCA降维
X_train = np.load('train_data.npy')
X_test = np.load('test_data.npy')
y_train = np.load('train_label.npy')
y_test = np.load('test_label.npy')
pca = PCA(n_components=100)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)
# 使用SVM进行分类,并得到分类器模型
svm = SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.01)
svm.fit(X_train_pca, y_train)
# 计算FIM矩阵
grads = []
for i in range(len(X_train_pca)):
grad = np.zeros((100, 100))
for j in range(100):
for k in range(100):
if j == k:
grad[j][k] = 2 * np.dot(svm.coef_, X_train_pca[i])[j] ** 2
else:
grad[j][k] = 2 * np.dot(svm.coef_, X_train_pca[i])[j] * np.dot(svm.coef_, X_train_pca[i])[k]
grads.append(grad)
FIM = np.mean(grads, axis=0)
# 计算FIM'逆矩阵
FIM_ = np.linalg.inv(FIM)
# 使用FIM和FIM'评估分类器鲁棒性和不确定性
svm_FIM = SVC(kernel='precomputed')
svm_FIM.fit(np.dot(X_train_pca, np.dot(FIM_, X_train_pca.T)), y_train)
svm_FIM_.score(np.dot(X_test_pca, np.dot(FIM_, X_train_pca.T)), y_test)
```
在以上代码中,我们首先使用PCA对数据进行降维,然后使用SVM进行分类,得到分类器模型。接着计算FIM矩阵和FIM'逆矩阵,并将它们输入到分类器中进行评估。最后输出分类器的鲁棒性和不确定性评估结果。
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