pca人臉識別 演算法什麼時間提出的
1樓：三歲就愛笑
pca具有簡單。快速、易行的特點，能從整體上反映人臉影象的灰度相關性，具有一定的實用價值，具體出現時間不明。
用pca演算法進行人臉識別識別率相對較低的原因
2樓：血色漂泊者
我不是大神，但是可能猜測是使用演算法的**庫是不同的。10%的差距還是可以接受的。
如何用pca做人臉識別 python實現.帶客戶端的
3樓：
基於特徵臉(pca)的人臉識別方法特徵臉方法是基於kl變換的人臉識別方法，kl變換是影象壓縮的一種最優正交變換。高維的影象空間經過kl變換後得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特徵向量，這就是特徵臉方法的基本思想。
這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基於影象灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特徵臉方法。
比如人臉灰度**40x40=1600個畫素點，用每個畫素的灰度值組成的矩陣代表這個人的人臉。那麼這個人人臉就要1600 個特徵。拿一堆這樣的樣本過來做pca，抽取得到的只是在統計意義下能代表某個樣本的幾個特徵。
人臉識別可以採用神經網 絡深度學習的思路，國內的colorreco在這邊有比較多的案例。
人臉識別pca演算法，子空間和投影到子空間怎麼理解？
4樓：網友
pca人臉識別是把所有影象看做是乙個樣本，每張影象看成一行向量，有n張影象就有n行，所以這個樣本就可以看成是乙個n行的矩陣。先求出這個矩陣的協方差矩陣，再求出這個協方差矩陣的特徵值，選擇特徵值中前m個最大的特徵值，這前m個最大的特徵值，每個都對應乙個特徵向量（特徵向量也叫做特徵臉），這m個特徵向量組成乙個m行的特徵矩陣，這個特徵矩陣就是「子空間」，也叫做特徵臉空間。所謂投影到子空間，就是把樣本中的一張影象看成一行向量，這個向量乘以特徵矩陣得到乙個m維的向量，就是投影的結果，也是這張影象的特徵值。
5樓：
子空間比原始空間維數的乙個空間。資料向子空間投影給你舉個例子吧：立體幾何，三維空間中的一條線，向乙個平面投影。好好想想。
6樓：匿名使用者
這要用到 向量 有點複雜~~~
基於pca 的人臉識別系怎樣將訓練資料庫匯入
7樓：匿名使用者
識別率指的是通過人臉識別技術識別正確數春坦顫佔識別總數的百分比。
人臉識別演算法分類。
基於人臉特徵點的識別演算法（feature-based recognition algorithms）。
基於模板的識別演算法（template-based recognition algorithms）。
利用神經網路進行識別的演算法（recognition algorithms using neural network）。
神經網路識別。
基於光照估計模型理論。
提出了基於gamma灰度信銀矯正的光照預處理方法，並且在光照估計模型的基礎上，進行相應的光照補扒敗償和光照平衡策略。
優化的形變統計校正理論。
基於統計形變的校正理論，優化人臉姿態；
強化迭**論。
強化迭**論是對dlfa人臉檢測演算法的有效擴充套件；
獨創的即時特徵識別理論。
該理論側重於人臉即時資料的中間值處理，從而可以在識別速率和識別效能之間，達到最佳的匹配效果。
如何在聚類的過程中使用pca演算法
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