文件編號：A33

文件大?。?/strong>15M

開發(fā)環(huán)境：Python3.6、OpenCV3.4、Pycharm2020

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簡要概述：PCA是一項常用的在高維數(shù)據(jù)中尋找特征的降維技術(shù)，目前主要用于圖片識別和圖片壓縮領(lǐng)域中。

主要講兩個部分：

一、PCA的算法原理。

二、PCA的人臉識別算法

人臉數(shù)據(jù)集放在E:/face_recongize/ORL

你也可以自己PCA_algorithm.py修改

按需寫作：

演示視頻：

點擊查看：系統(tǒng)演示視頻

運行效果：

最終訓練得到的結(jié)果如下：

為了對比實驗，我們分別選取5張、7張、9張，還是降低到10維進行對比實驗：

可以看出來隨著訓練集的圖片選取的不斷增多，訓練準確率在不斷增加。這是因為訓練的樣本多了，但是我們?nèi)绻x擇全部的10張圖片作為訓練樣本的話就會導致訓練結(jié)果過擬合。

再一次進行對比實驗，我們在選用同樣是7張圖片作為訓練樣本的情況下，將降低的維數(shù)改為10維、20維、30維，查看訓練效果如何。

經(jīng)過多次試驗總結(jié)發(fā)現(xiàn)，訓練樣本越多訓練效果越好，訓練維數(shù)越高效果越好，但并不是絕對的，本次試驗就發(fā)現(xiàn)，在選取的訓練樣本相同的情況下，降低至40維的效果反而不如降低至30維的效果

遠程協(xié)助：

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我們提供完整項目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項目源碼

 ├ 2.運行截圖

 └ 3.演示視頻