python代码实现:对于给定的FIM,输入PCA+SVM的人脸识别程序中进行人脸识别分类预测,利用python的tcd-ai-group-project人脸识别库
时间: 2024-05-15 22:13:53 浏览: 13
以下是一个简单的 Python 代码示例,用于使用 PCA 和 SVM 进行人脸识别分类预测:
```python
import cv2
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import SVC
import os
# 加载训练数据
faces = []
labels = []
for filename in os.listdir('train_images'):
if filename.endswith('.jpg'):
img = cv2.imread('train_images/' + filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
faces.append(np.array(img, dtype=np.uint8))
labels.append(int(filename.split('_')[0]))
# 训练 PCA
pca = PCA(n_components=100)
pca.fit(faces)
# 将训练数据转换为 PCA 特征向量
feature_vectors = []
for face in faces:
feature_vectors.append(pca.transform(face.reshape(1, -1))[0])
# 训练 SVM
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0)
svm.fit(feature_vectors, labels)
# 加载测试数据
test_faces = []
for filename in os.listdir('test_images'):
if filename.endswith('.jpg'):
img = cv2.imread('test_images/' + filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
test_faces.append(np.array(img, dtype=np.uint8))
# 将测试数据转换为 PCA 特征向量,并进行预测
for test_face in test_faces:
test_feature_vector = pca.transform(test_face.reshape(1, -1))[0]
predicted_label = svm.predict(test_feature_vector.reshape(1, -1))
print('Predicted label:', predicted_label)
```
在这个示例中,我们首先加载训练数据,然后使用 PCA 对数据进行降维。接下来,我们将训练数据转换为 PCA 特征向量,并使用 SVM 进行分类训练。最后,我们加载测试数据并将其转换为 PCA 特征向量,然后进行预测并输出预测标签。请注意,这里的示例代码仅供参考,实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和参数调整。