pca svm分类 含有多个样本和单个样本的验证

PCA-SVM面部识别：多样本与单样本验证
最新推荐文章于 2025-11-24 15:59:30 发布
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分类专栏： 图像处理 人脸识别 文章标签： 机器学习 人工智能 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/125697054
本文介绍了使用PCA进行降维和SVM进行面部识别的流程，涉及ORL人脸数据库，包括数据预处理、PCA操作、SVM训练及验证，探讨了多样本和单个样本在验证过程中的应用。

项目基本资料

面部数据库通常用于面部识别算法的研究中。下面我们介绍以下常用的面部数据库。

  1. ORL人脸数据库

该数据库包含400张面部图像，包括40个人，每人10张图片，大小为92×112。 数据库中的所有图像都具有相似的深色背景，并且在不同时间，不同的面部表情，不同的头部位置，不同的光线和不同的面部细节（戴着/不戴眼镜）下拍摄每个拍摄对象的不同图像，但是在同一幅图像中的10张图像不会同时发生这些变化。

0 pca svm分类 含有多个样本和单个样本的验证

astPCA:PCA降维；

scaling:训练数据归一化；

train:使用SVM支持向量机训练模型；

imageAcquision:

 代码

pcasvm分类含有多个样本和单个样本的验

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