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

簡(jiǎn)要：

員工經(jīng)過長(zhǎng)期磨合與沉淀，具備了協(xié)作精神，得以通過團(tuán)隊(duì)的力量開發(fā)出優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品。創(chuàng)新互聯(lián)公司堅(jiān)持“專注、創(chuàng)新、易用”的產(chǎn)品理念，因?yàn)椤皩Ｗ⑺詫I(yè)、創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站所以易用所以簡(jiǎn)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(hào)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(shí)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(gè)像素當(dāng)作一維特征，然后用SVM或其它機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練。但這樣維數(shù)太多，根本無(wú)法計(jì)算。我這里用的是ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，英國(guó)劍橋?qū)嶒?yàn)室拍攝的，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(gè)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(wú)法處理。所以需要先對(duì)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(gè)文件里，等會(huì)通過對(duì)該文件操作，將圖片全部加載進(jìn)來。

//ofstream一般對(duì)文件進(jìn)行讀寫操作，ifstream一般對(duì)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(shí)別算法詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
文章路徑：http://www.muchs.cn/article24/djpoje.html

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