識別效果：
結果分析：
按照實驗要求及實驗步驟，我們實驗達到了在不損失更多細節的前提下完成的壓縮以及將壓縮後的進行重構還原；在拓展部分也成功實現了對攝像頭實時捕捉的人臉進行表情識別。
心得體會：
通過本次實驗，我對pca主程式分析有了一定的認識，在查閱資料和實驗過程中，我了解到本實驗進行的操作，是將資料提取出重要的主成分特徵向量後，捨棄一部分較不重要的特徵向量，從而達到將原始資料降維的操作，但進行主程式分析前，我們要將資料進行特性一般化，重要的一點是找出原始資料的特徵向量和特徵值。通過人臉降維操作，我發現，降維還原後的人臉變得模糊，即降維後的資料是可以重構出原始資料但會有所損失，即在降維時所捨棄的較不重要的特徵向量被遺失，雖然與原圖存在差異，但這並不影響我們的識別，降維的處理將各個資料的價值變得更加明顯，方便後續對資料進行分析，這就是pca主程式分析的強大和資料降維的意義。
基於深度學習的人臉表情識別
這是一門課程的作業！人臉表情識別，訓練資料使用的是kaggle比賽的fer2013資料集，框架使用的是keras哈 opencv中自帶的人臉識別 pycharm2018.3.5 anaconda5.3.1 python3.7.0 keras2.2.4 tensorflow1.13.1 opencv ...
基於sklearn的主成分分析
特徵降維是無監督學習的一種應用 將n維的資料降維為m維的資料 n m 可應用於資料壓縮等領域 當進行主成分分析時，優化目標為 c argmin x g c 其中c為編碼，g c 為解碼函式 import numpy as np import pandas as pddigits train pd.r...
基於深度學習的人臉表情識別開發
目前深度學習很流行，很大程度減輕了影象開發的難度。表情識別是影象演算法的重要研究方向，本文提供一種基於深度學習的表情識別方法。1，獲取模型 2，檢測人臉並識別表情 人臉檢測有很多方法，比如傳統的haar檢測人臉，深度學習的mtcnn，還有別的一些方法。綜合起來，mtcnn在精度和速度上很有優勢。mt...