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OpencvEigenFace人臉識別算法詳解-創(chuàng)新互聯(lián)

簡要:

員工經(jīng)過長期磨合與沉淀,具備了協(xié)作精神,得以通過團隊的力量開發(fā)出優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品。創(chuàng)新互聯(lián)公司堅持“專注、創(chuàng)新、易用”的產(chǎn)品理念,因為“專注所以專業(yè)、創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站所以易用所以簡單”。公司專注于為企業(yè)提供成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè)、微信公眾號開發(fā)、電商網(wǎng)站開發(fā),重慶小程序開發(fā),軟件按需網(wǎng)站開發(fā)等一站式互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)服務(wù)。

EigenFace是基于PCA降維的人臉識別算法,PCA是使整體數(shù)據(jù)降維后的方差大,沒有考慮降維后類間的變化。 它是將圖像每一個像素當(dāng)作一維特征,然后用SVM或其它機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練。但這樣維數(shù)太多,根本無法計算。我這里用的是ORL人臉數(shù)據(jù)庫,英國劍橋?qū)嶒炇遗臄z的,有40位志愿者的人臉,在不同表情不同光照下每位志愿者拍攝10張,共有400張圖片,大小為112*92,所以如果把每個像素當(dāng)做特征拿來訓(xùn)練的話,一張人臉就有10304維特征,這么高維的數(shù)據(jù)根本無法處理。所以需要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,去掉一些冗余的特征。

第一步:將ORL人臉圖片的地址統(tǒng)一放在一個文件里,等會通過對該文件操作,將圖片全部加載進(jìn)來。

//ofstream一般對文件進(jìn)行讀寫操作,ifstream一般對文件進(jìn)行讀操作
ofstream file;
 file.open("path.txt");//新建并打開文件
 char str[50] = {};
 for (int i = 1; i <= 40; i++) {
 for (int j = 1; j <= 10; j++) { 
  sprintf_s(str, "orl_faces/s%d/%d.pgm;%d", i, j, i);//將數(shù)字轉(zhuǎn)換成字符
  file << str << endl;//寫入
 } 
 }

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分享名稱:OpencvEigenFace人臉識別算法詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
文章路徑:http://vcdvsql.cn/article24/djpoje.html

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