# 基于python的PCA人脸识别算法
## 结果如下:
### 具体代码见:Face_Rec.py
当每个人只选择一张图片进行训练时,训练集只有40张,所以这种情况下最多只能降到40维(即主成分为40),故为不失一般性,我只比较了降到10、20、30、40维情况下,每个人选择1-9张图片进行训练的识别准确率,结果如下:
![image](results/result.png)
#### 下面的图像更直观的表现出各维度下,选择不同照片张数的识别准确率。
![image](results/Figure_10维.png)
![image](results/Figure_20维.png)
![image](esults/Figure_30维.png)
![image](esults/Figure_40维.png)
![image](esults/Figure_%E6%AF%94%E8%BE%83.png)
### 通过上面的图像我们可以看出:
(1)在降到相同维度下(即相同主成分大小下),每个人选择的照片张数越多,即训练集越多,准确率越高。在每个人选择照片张数大于等于5时,即训练集达到整个样本数据集的一半时,准确率达到90%以上;<br>
(2)在每个人选择照片张数相同情况下,即训练数据集大小相同情况下,降到的维数越高,即主成分越多,准确率越高;<br>
(3)总体上来说,识别准确率整体上呈现上升趋势。随着训练数据集规模的增大而升高,同时也随着主成分大小的增大而增大。<br>
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基于python的PCA人脸识别算法
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2024-04-23
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python 具体代码见:Face_Rec.py 当每个人只选择一张图片进行训练时,训练集只有40张,所以这种情况下最多只能降到40维(即主成分为40),故为不失一般性,我只比较了降到10、20、30、40维情况下,每个人选择1-9张图片进行训练的识别准确率 (1)在降到相同维度下(即相同主成分大小下),每个人选择的照片张数越多,即训练集越多,准确率越高。在每个人选择照片张数大于等于5时,即训练集达到整个样本数据集的一半时,准确率达到90%以上; (2)在每个人选择照片张数相同情况下,即训练数据集大小相同情况下,降到的维数越高,即主成分越多,准确率越高; (3)总体上来说,识别准确率整体上呈现上升趋势。随着训练数据集规模的增大而升高,同时也随着主成分大小的增大而增大。
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PCA-python-code.zip (9个子文件)
PCA-python-code
.DS_Store 6KB
Face_Rec.py 7KB
results
Figure_40维.png 36KB
Figure_比较.png 51KB
result.png 70KB
Figure_20维.png 38KB
Figure_30维.png 37KB
Figure_10维.png 35KB
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