基于PCA和SVM的人脸识别研究
针对人脸图像的像素维度太高,不利于机器识别的问题,提出了基于PCA和SVM的人脸识别系统.以LFW数据集为数据源,使用Python编程语言进行测试.对数据进行预处理后,使用PCA算法对图像数据降维,最后利用SVM进行模型的训练与测试,获得实验结果.采用网格搜索的方法获取SVM的最优参数,保证了实验结果的准确性.
PCA、SVM、人脸识别、Python、机器学习
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TP393(计算技术、计算机技术)
2019-05-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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