pca檢測人臉的簡單示例，matlab r2009b上實現
訓練：訓練用的20副人臉：
%訓練%lx=x'*x
clear;
clc;
train_path='..\data\trainingset\';
phi=zeros(64*64,20);
for i=1:20
path=strcat(train_path,num2str(i),'.bmp');
image=imread(path);
image=imresize(image,[64,64]);
phi(:,i)=double(reshape(image,1,)');
end;
%mean
mean_phi=mean(phi,2);
mean_face=reshape(mean_phi,64,64);
image_mean=mat2gray(mean_face);
imwrite(image_mean,'meanface.bmp','bmp');
�mean
for i=1:19
x(:,i)=phi(:,i)-mean_phi;
endlx=x'*x;
tic;
[eigenvector,eigenvalue]=eigs(lx,19);
toc;
%normalization
for i=1:19
ul(:,i)=x*eigenvector(:,i)/sqrt(eigenvalue(i,i));
end%display eigenface
for i=1:19
eigenface=reshape(ul(:,i),[64,64]);
figure(i);
imshow(mat2gray(eigenface));
end得到的均值影象mean_face：
前19個最大主元對應的「特徵臉」
測試：測試用樣本：
%使用測試樣本進行測試
clc;
test_path='..\data\testingset\';
error=zeros([1,4]);
for i=1:4
path=strcat(test_path,num2str(i),'.bmp');
image=imread(path);
image=double(imresize(image,[64,64]));
phi_test=zeros(64*64,1);
phi_test(:,1)=double(reshape(image,1,)');
x_test=phi_test-mean_phi;
y_test=ul'*x_test;
x_test_re=ul*y_test;
face_re=x_test_re+mean_phi;
calculate error rate
e=face_re-phi_test;
%%display figure
face_re_2=reshape(face_re(:,1),[64,64]);
figure(i);
imshow(mat2gray(image));
title('original');
figure(10+i);
imshow(mat2gray(face_re_2));
title('reconstruct');
error(1,i)=norm(e);
%dispaly error rate
error_rate=error(1,i);
display(error_rate);
end重建出的測試樣本與原樣本的對比：
四副測試樣本的重建誤差分別為：
1.4195e+003
1.9564e+003
4.7337e+003
7.0103e+003
可見測試樣本為人臉的樣本的重建誤差顯然小於非人臉的重建誤差。
PCA檢測人臉的簡單示例 matlab實現
訓練 lx x x clear clc train path data trainingset phi zeros 64 64,20 for i 1 20 path strcat train path,num2str i bmp image imread path image imresize im...
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python 簡單實現人臉檢測
目錄 一 準備 二 實現 三 結果 四 python 3.7版本 其他版本也可以 matplotlib 畫圖工具，安裝方式 pip install matplotlibpil 影象處理 安裝方式 pip install pillow client id 為官網獲取的ak，client secret ...