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1
回答
手势识别(
PCA
) - Python
、
、
、
我正在尝试通过使用python的主成分分析(
PCA
)来进行手势识别。import numpy.linalg as linalg filenames = glob.glob('
C
:imagesshifted_images = images - mean_image
c
dst' which should be equal
浏览 1
提问于2013-04-20
得票数 2
2
回答
如何使用OpenCV进行
人脸
识别?
、
、
我正在尝试用OpenCV做一些
人脸
识别(而不是检测)的事情。我找到了这篇文章,里面有一些代码: 但是,这段代码是使用旧的
C
风格的OpenCV应用编程接口编写的。有人有使用OpenCV 2.3.1等更新版本的
C
++应用程序接口版本吗?
浏览 0
提问于2011-10-31
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1
回答
我能找到一幅图像的
PCA
吗?- MATLAB
、
、
、
我正在使用
PCA
和SVM进行
人脸
识别。我的训练集有400幅图像,我对其进行了
PCA
,并将数据映射到特征空间。现在,为了进行
测试
,我只有一个图像,它的主成分我需要提取,以匹配之前提取的特征。但是,我使用的任何
PCA
算法,甚至是内置命令(princomp),都会导致尺寸误差。由于
PCA
需要形成特征空间并将数据投影到这个空间,如何形成单个图像的特征空间?
浏览 1
提问于2014-01-28
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2
回答
在opencv中保存
pca
对象
、
我正在做一个
人脸
识别项目,在这个项目中我们使用
PCA
来减少图像的特征向量大小。问题是,在训练期间,我通过合并所有训练图像来创建
PCA
对象。现在,在
测试
过程中,我需要前面获得的
PCA
对象。我似乎不知道如何将
PCA
对象写到文件中,以便在
测试
期间使用它。另一种方法是将它的特征向量写到文件中。但是编写对象本身要方便得多。有没有办法做到这一点?
浏览 4
提问于2011-11-09
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1
回答
用于
人脸
识别的主成分分析: OpenCV
、
我正在使用OpenCV
c
++进行
人脸
识别:我
测试
了OpenCV为
PCA
提供的代码:它返回特征向量和均值,但我如何使用它来
测试
图像的识别?
浏览 1
提问于2014-07-29
得票数 0
1
回答
PCA
之后的最优特征选择技术?
、
、
、
、
对于这些任务,我通常使用经典的特征选择方法(过滤器、包装器、特征重要性),但我最近读到了关于组合主成分分析(
PCA
) (在第一步中),然后在转换后的数据集上进行特征选择的内容。我的问题是:在对我的数据执行
PCA
之后,是否有特定的特征选择方法应该使用?特别是,我想了解的是,在我的数据上使用
PCA
是否会使某些特定特征选择技术的使用变得无用或效率较低。
浏览 23
提问于2020-07-11
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4
回答
OpenCV/EmguCV
人脸
识别
、
、
、
我正在尝试制作一款能够检测并识别
人脸
的应用程序。我做了
人脸
检测,但我想在进行识别时有一些想法。比如直方图均衡化或
人脸
均衡化的分辨率?
浏览 1
提问于2010-05-17
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2
回答
非负矩阵分解(NMF)在
人脸
识别中的应用
据我所知,NMF的工作方式是取V,它是
人脸
图像的矩阵(n个分辨率x个人),并分解V= WH,其中我们得到r基向量。我假定这一步是使用训练集完成的。但我不知道怎么从这里开始。利用主成分分析(
PCA
)方法,在训练集上构造特征脸后,将
测试
图像投影到
人脸
空间,然后通过比较
测试
图像和训练图像的权重系数对图像进行分类。那NMF呢?我用基向量吗?我该拿他们怎么办?
浏览 0
提问于2015-11-04
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1
回答
如何保存CV_32F类型的CV::Mat到一个文件,而不放松精度?
我将cv::
PCA
类用于
人脸
识别项目。我将
人脸
的照片转换成一行向量,将它们连接到一个大数组中,然后输入
pca
,以获得一个新的空间,我可以尝试利用距离进行识别。问题是,每次启动程序时从头开始计算
pca
真的很费时(几乎5分钟)。我发现我需要将计算出来的
pca
保存到硬盘中,并在我再次启动程序时加载它。这就是问题所在。当我使用XML/YAML持久化时,生成的文件非常大,数据也会丢失(我已经保存了它,加载到另一个结构中,并运行cerr<<sum(
pca
_or
浏览 1
提问于2011-10-29
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1
回答
“内存不足”Matlab
我从四个不同的Matlab函数中制作了四个独立的可执行程序来构建一个
人脸
识别系统。我使用不同的批处理代码调用这4个可执行文件,并在图像上执行任务。我的图片总数超过了300k。该分析应用于由超过150,000张大小为60*60的图像的像素值组成的巨大的
人脸
矩阵。因此,矩阵的大小为150,000*3600。我正在寻找解决这个问题的方法。我想在大矩阵上
浏览 0
提问于2015-03-20
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2
回答
特征脸算法
、
、
、
、
我正在用OpenCV编写一个
人脸
识别程序。,我需要使用一个巨大的未知面孔数据库吗?,我只需要使用我想要系统识别的人的照片吗?,我需要两者都用吗?
浏览 2
提问于2011-03-15
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1
回答
使用新的
C
++接口的OpenCV中的主成分分析
、
、
、
、
顺便说一句:如果我充斥着OpenCV问题,很抱歉:p Mat img2_roi = g_img2(r);
PCA
pca
(data, averageFace, CV_<em
浏览 6
提问于2011-01-12
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1
回答
如何在matlab中计算MDA用于
人脸
识别
、
、
、
、
为了将数据集的维数从99^2降到49 (
人脸
识别),我想进行
PCA
和MDA (多重鉴别分析)。mat_mean = mean(trainData(:));A = normalized_train
浏览 6
提问于2015-01-19
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1
回答
Python错误- ValueError:需要1个以上的值才能解包
、
、
、
、
我正在尝试使用python (matplotlib)通过主成分分析(
PCA
)进行
人脸
识别。#Step1: put database images into a 3D arrayx = results.Wt input_image = Image.open('
C
:\\Users\\Ka
浏览 1
提问于2013-04-12
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1
回答
在模式分类中我应该使用多少个主成分?
、
、
、
我正在研究神经网络,我目前正在创建一个感知器,它将作为一组
人脸
图像数据集的分类器。我需要对我的数据集进行主成分分析(
pca
),然后将样本分成两个不同的集合进行训练和
测试
。然而,我不是统计学家,在没有任何具体公式的情况下,我在确定
pca
方法使用的主成分数时遇到了一些问题。我的数据集是一个4096x400的数组,400是样本图像的数量,4096是它们的维数。是否有一种方法可以更精确和准确地说明主成分在
pca
中的使用数量? 我正在matlab上工作,所以我使用princomp。提前谢谢,如有任何帮助,将不胜
浏览 6
提问于2014-11-22
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2
回答
OpenCV/JavaCV
人脸
识别-非常相似的置信度
、
、
、
我目前正在尝试根据数据库中的已知照片,对站在相机前的人进行
人脸
识别。 这些已知图片是从识别智能卡(仅包含单个正面面部图片)或来自社交网络的正面面部档案图片收集的。根据我到目前为止所读到的,似乎要想获得一个好的
人脸
识别,需要大量的训练图像(50+)。因此,由于我收集的图像非常少,无法创建可靠的训练集,因此我尝试使用我的实时相机帧捕获(当前使用150)作为训练集,并将之前收集的识别出的照片作为
测试
集。所以,问题是,假设我从智能卡上获得了5张识别出的照片,我尝试使用摄像头捕捉到的150帧作为训练集进行
人脸
识别。在尝试识别时,5个
浏览 0
提问于2012-07-04
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2
回答
如何在
C
/
C
++中找到矩阵的数据大小
、
、
我得到了在
C
/
C
++中使用特征脸创建
人脸
识别的项目。虽然它使用
PCA
来大大缩小矩阵的大小,但在此之前,我基本上有一个维度为32,400*32,400 (1.04976e9)的矩阵,并且我想在我的报告中编写文件大小,如果矩阵使用int文件类型,我的矩阵会是
浏览 7
提问于2013-05-26
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4
回答
人脸
识别
我想知道,
人脸
识别到底是如何工作的?因为每个人都有不同的面孔,所以你无法察觉到一些“一般”的面孔或其他东西。
浏览 10
提问于2011-03-24
得票数 5
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1
回答
用于
人脸
识别的
PCA
类矩阵库
、
、
、
我试图利用python进行主成分分析(
PCA
)
人脸
识别。我使用的是在matplotlib中找到的类matplotlib。这是文件: filenames = glob.glob('
C
:\\Users\\Karim\\Downloads\\att_facesresults =
PC
浏览 1
提问于2013-04-16
得票数 0
4
回答
基于opencv的
人脸
识别
、
、
、
、
我正在使用
C
++中的库OpenCV进行图像处理,这是我的问题:你能想到通过使用图像直方图比较技术来比较摄像机的帧和数据库中的图像来进行面部识别(根据照片数据库说出一个人的名字)吗?
浏览 0
提问于2011-04-08
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