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PCA和SVM是什么？該如何建立人臉識(shí)別模型？

2020-12-31 10:23

磐創(chuàng)AI

關(guān)注

n＿samples， h， w ＝ lfw＿people．images．shape
np．random．seed（42）

從變量explorer可以看到，我們有1288個(gè)樣本（圖片），高度為50px，寬度為37px（50x37＝1850個(gè)特征）Numpy數(shù)組我們使用lfw＿people 的data數(shù)組，直接存儲(chǔ)在X中，我們將在以后的處理中使用這些數(shù)據(jù)。X ＝ lfw＿people．data
n＿features ＝ X．shape［1］

X中的數(shù)據(jù)有1288個(gè)樣本，每個(gè)樣本有1850個(gè)特征。label接下來(lái)，我們將定義label，這些label是圖片所屬人的id。y ＝ lfw＿people．target
target＿names ＝ lfw＿people．target＿names
n＿classes ＝ target＿names．shape［0］

這里，y代表目標(biāo)，它是每個(gè)圖片的標(biāo)簽。標(biāo)簽由target＿names變量進(jìn)一步定義，該變量由7個(gè)要識(shí)別的人的姓名組成。

target是一個(gè)1288x1的NumPy數(shù)組，它包含1288張圖片對(duì)應(yīng)名稱(chēng)的0–6值，因此，如果id＝0的目標(biāo)值為5，則表示該人臉為“Hugo Chavez”，如target＿names中所示：

因此，y是數(shù)字形式的目標(biāo)，target＿names是名稱(chēng)中的任何目標(biāo)／標(biāo)簽，n＿classes是存儲(chǔ)類(lèi)數(shù)量的變量，在我們的例子中，我們有7個(gè)：Ariel SharonColin PowellDonald RumsfeldGeorge W BushGerhard Schr?derHugo ChavezTony Blair