PCA人脸识别技术及应用实例分析

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0 下载量 77 浏览量 更新于2024-11-16 收藏 4.14MB ZIP 举报
资源摘要信息:"facerecog.zip_pca_face_zip" 本压缩包包含了一系列位图文件，用于进行基于主成分分析（PCA）的人脸识别实验。PCA是一种常用的数据降维技术，它通过将数据转换到一个新的坐标系中，该坐标系由数据中方差最大的方向定义，从而实现对高维数据的有效降维。在人脸识别领域，PCA被广泛用于特征提取，即将原始的人脸图像转换为一组具有区分性的特征向量，这组特征向量能够表征人脸的特征信息。 【标题】:"facerecog.zip_pca_face_zip" 指明了这个压缩包是关于使用PCA进行人脸图像识别的内容。PCA技术在图像识别中的应用，尤其是人脸图像识别，是计算机视觉领域的一个重要分支。通过PCA方法，可以减少图像数据的复杂性，提取关键特征，提高识别算法的效率和准确性。 【描述】:"Face Recognition Using PCA" 描述了本压缩包中文件的具体应用场景。使用PCA进行人脸识别是机器学习和图像处理技术结合的一个经典案例。PCA通过计算图像的协方差矩阵，确定最能区分不同人脸的特征向量，这些向量构成了所谓的“特征脸”（eigenvectors）。将训练集中的所有图像投影到这些特征向量上，可以得到一组低维的特征表示，用于后续的比较和识别。 【标签】:"pca_face_zip" 强调了这个压缩包中包含的文件集是专门为PCA人脸特征分析而准备的。标签中包含了关键词“PCA”和“face”，这表明内容的专业性和特定应用领域。PCA在处理高维数据时，尤其是像素级的数据时，可以有效地找到数据的主要变化方向，因此，它特别适用于处理包含大量像素的人脸图像数据。 【压缩包子文件的文件名称列表】提供了具体的文件名，包括3.bmp、14.bmp、13.bmp、19.bmp、20.bmp、1.bmp、16.bmp、4.bmp、8.bmp、11.bmp。这些文件名暗示了压缩包内包含的是多个不同的人脸图像文件，文件扩展名为bmp，代表它们是位图格式的图像。在PCA人脸特征提取的过程中，这些图像将被用作训练集和测试集的样本，通过提取每个图像的特征向量来进行比对和识别。 在实际操作中，进行PCA人脸特征提取和识别的过程包括以下步骤： 1. 数据预处理：将所有人脸图像调整到统一的大小，并转换为灰度图像以减少计算复杂度。 2. 计算协方差矩阵：对调整后的图像数据计算协方差矩阵，以找到图像数据中的主要变化方向。 3. 求解特征值和特征向量：通过对协方差矩阵进行特征分解，获取特征值和对应的特征向量。 4. 选择主成分：根据特征值的大小，选取前几个最大的特征向量作为主成分。 5. 特征投影：将训练集中的每个图像样本投影到这些主成分上，得到低维的特征表示。 6. 训练分类器：使用这些特征向量训练一个分类器，用于后续的图像识别。 7. 测试与评估：使用测试集的图像进行识别测试，并评估分类器的性能。 使用PCA进行人脸识别时，其主要优势在于能够显著降低数据的维度，同时保留最重要的特征信息。此外，PCA方法的计算效率较高，能够处理大规模的人脸数据库。然而，PCA也有其局限性，例如对光照、表情和姿态变化较为敏感，这可能会影响识别的准确率。因此，为了提高人脸识别系统的鲁棒性和准确性，通常需要结合其他技术，如线性判别分析（LDA）、弹性图匹配（Elastic Graph Matching）等。 总之，本压缩包"facerecog.zip_pca_face_zip"为从事计算机视觉和机器学习的研究人员提供了一组用于PCA人脸特征提取和识别的实验数据。通过对这些位图图像文件的应用和分析，研究者可以进一步探索PCA在人脸识别中的应用潜力和优化策略。

heibao.zip_PCA BP 人脸识别_bp face recognition_pca-bp

2022-09-24 上传
标题中的“heibao.zip_PCA BP 人脸识别_bp face recognition_pca-bp”指的是一个包含人脸识别算法实现的压缩包文件，主要使用了两种技术：主成分分析（PCA）和反向传播（BP）神经网络。PCA是一种常用于降维的技术，...

PCA.zip_PCA 人脸识别_face recognition_orl_pca人脸识别_人脸库

2022-09-20 上传
本项目"PCA.zip_PCA 人脸识别_face recognition_orl_pca人脸识别_人脸库"是利用PCA方法进行人脸识别的实例，它基于ORL( Olivetti Research Laboratory)人脸库，这个库包含10个不同人的40张不同表情和光照条件下的...

face-rec-demo.zip_DEMO_PCA OPENCV_face rec_opencv pca

2022-09-22 上传
在这个"face-rec-demo.zip_DEMO_PCA_OPENCV_face rec_opencv pca"项目中，开发者提供了一个C++编写的PCA面部识别演示程序。 首先，PCA的主要作用是将高维度数据转换为低维度表示，同时尽可能保留原始数据集中的主要...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA # 进行PCA降维 pca = PCA(n_components=2) x_pca = pca.fit_transform(x) # 绘制散点图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y) ax1.set_title('Original dataset') # 进行ADASYN过采样 adasyn = ADASYN(random_state=42) x_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(x, y) # 进行PCA降维 x_resampled_pca = pca.transform(x_resampled) # 绘制散点图 ax2.scatter(x_resampled_pca[:, 0], x_resampled_pca[:, 1], c=y_resampled) ax2.set_title('Resampled dataset') plt.show()把点弄小一点

2023-06-09 上传
x_pca = pca.fit_transform(x) # 绘制散点图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.scatter(x_pca[:, 0], x_pca[:, 1], c=y, s=10) ax1.set_title('Original dataset') # 进行ADASYN过采样 ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') data.head() x=data.iloc[:,1:7] y=data.iloc[:,6] scaler=StandardScaler() scaler.fit(x) x_scaler=scaler.transform(x) print(x_scaler.shape) pca=PCA(n_components=3) x_pca=pca.fit_transform(x_scaler) print(x_pca.shape) #查看各个主成分对应的方差大小和占全部方差的比例 #可以看到前2个主成分已经解释了样本分布的90%的差异了 print('explained_variance_:',pca.explained_variance_) print('explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_) print('total explained variance ratio of first 6 principal components:',sum(pca.explained_variance_ratio_)) #将分析的结果保存成字典 result={ 'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_)} df=pd.DataFrame.from_dict(result,orient='index',columns=['value']) df.to_csv('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.csv') #可视化各个主成分贡献的方差 #fig1=plt.figure(figsize=(10,10)) #plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#设置像素参数值 plt.rcParams['path.simplify'] = False#禁用抗锯齿效果 plt.figure() plt.plot(np.arange(1,4),pca.explained_variance_,color='blue', linestyle='-',linewidth=2) plt.xticks(np.arange(1, 4, 1))#修改X轴间隔为1 plt.title('PCA_plot_HN') plt.xlabel('components_n',fontsize=16) plt.ylabel('explained_variance_',fontsize=16) #plt.savefig('H:/analysis_results/Cluster analysis/pca_explained_variance_HN.png') plt.show()报错'numpy.float64' object is not iterable，如何修改

2023-06-10 上传
'explained_variance_:',pca.explained_variance_, 'explained_variance_ratio_:',pca.explained_variance_ratio_, 'total explained variance ratio:',np.sum(pca.explained_variance_ratio_) } ``` 改为： ...

优化这段代码 for j in n_components: estimator = PCA(n_components=j,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) pca_X_test = estimator.transform(X_standard_test) cvx = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) cost = [-5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15] gam = [3, 1, -1, -3, -5, -7, -9, -11, -13, -15] parameters =[{'kernel': ['rbf'], 'C': [2x for x in cost],'gamma':[2x for x in gam]}] svc_grid_search=GridSearchCV(estimator=SVC(random_state=42), param_grid=parameters,cv=cvx,scoring=scoring,verbose=0) svc_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) param_grid = {'penalty':['l1', 'l2'], "C":[0.00001,0.0001,0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000], "solver":["newton-cg", "lbfgs","liblinear","sag","saga"] # "algorithm":['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'] } LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=0) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) var = Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

2023-07-14 上传
test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.arg...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial import Voronoi, voronoi_plot_2d # 生成示例数据 data = df.iloc[:,1:15] # 标准化处理 scaler = StandardScaler() data_scaled = scaler.fit_transform(data) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=5) data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 绘制Voronoi图 vor = Voronoi(centers) voronoi_plot_2d(vor) # 绘制样本点 plt.scatter(data_pca[:, 0], data_pca[:, 1], c=labels) # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.title('Voronoi Diagram') # 显示图形 plt.show()

2023-07-08 上传
data_pca = pca.fit_transform(data_scaled) # 聚类分析 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data_pca) labels = kmeans.labels_ centers = kmeans.cluster_centers_ # 将主成分投影回原始数据空间 data_...

from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import datetime # 导入数据集 start = datetime.datetime.now() #计算程序运行时间 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) X_train = mnist.train.images y_train = mnist.train.labels X_test = mnist.test.images y_test = mnist.test.labels #PCA降维 pca = PCA(n_components=10) X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.fit_transform(X_test) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train_pca[:, 1], c=np.argmax(y_train, axis=1)) plt.show() # K-means聚类 kmeans_centers = [] # 用于存储初始类中心 for i in range(10): idx = np.where(np.argmax(y_train, axis=1) == i)[0] # 获取第i类数字的索引列表 sample_idx = np.random.choice(idx) # 随机指定一个样本作为初始类中心 kmeans_centers.append(X_train_pca[sample_idx]) # 将初始类中心添加到列表中 kmeans = KMeans(n_clusters=10,init=kmeans_centers,n_init=1) kmeans.fit(X_train_pca) # 计算分类错误率 y_pred = kmeans.predict(X_test_pca) acc = accuracy_score(np.argmax(y_test, axis=1), y_pred) print("分类错误率：{:.2%}".format(1-acc)) # 计算程序运行时间 end = datetime.datetime.now() print("程序运行时间为:"+str((end-start).seconds)+"秒")优化这段代码，输出其中pca降维的因子负荷量

2023-05-10 上传
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train) X_test_pca = pca.transform(X_test) # 输出因子负荷量 print("PCA降维后的因子负荷量为：") print(pca.components_) # 可视化 plt.scatter(X_train_pca[:, 0], X_train...

pca = PCA(n_components=0.9) # 保持90%的信息 new_train_pca = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_test_pca = pca.fit_transform(test_data_scaler) pca = PCA(n_components=16) new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) new_test_pca_16 = pca.fit_transform(test_data_scaler) new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) new_train_pca_16['target']=train_data_scaler['target']

2023-06-09 上传
这段代码是一个使用PCA进行数据降维的过程。首先，通过PCA(n_components=0.9)来定义一个PCA对象，将其n_components参数设置为0.9，表示要将数据降到原来的90%信息量。然后，分别对训练集和测试集进行PCA降维，降维后...

这个是哪里出错了```python import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# 读取数据df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') df = df.drop(columns=['地区']) # 标准化 sc = StandardScaler() data_std sc.fit_transform(df) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_std) data_pca = pca.transform(data_std) df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2']) print(df_pca.head()) ``` (2) 前面提取的两个主成分包含了所有样本的信息，接下来使用K均值聚类算法来对样本进行聚类。具体步骤如下： ```python from sklearn.cluster import KMeans# 聚类kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(df_pca) labels = kmeans.labels_ # 输出结果 df_result = pd.DataFrame({'地区': df.index, '类别': labels}) for i in range(4): print("第{}类地区: ".format(i+1), df_result[df_result['类别'] == i]['地区'].unique())

2023-06-07 上传
data_pca = pca.transform(data_std) df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2']) print(df_pca.head()) # 聚类 from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(df...
周楷雯
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