机器学习实验：SVM分类器人脸识别
简介
本资源文件提供了一个基于机器学习的人工智能实验，主要内容是使用支持向量机（SVM）分类器进行人脸识别。实验中使用了Python的sklearn库来实现SVM算法，并通过GridSearchCV进行参数优化。此外，实验还包括了如何使用Python读取图片数据以及简单的数据预处理步骤。
实验内容
-
数据集介绍
实验使用了ORL人脸数据库，该数据库包含40个人的400张图像，每人10幅图像，图像大小为112*92像素。实验将数据集分为训练集和测试集，分别用于模型的训练和测试。 - 人脸识别算法步骤
- 读取训练数据集
- 使用主成分分析（PCA）进行降维
- 数据规格化
- SVM训练
- 读取测试数据并进行降维和规格化
- 使用训练好的SVM模型进行分类
- 计算分类准确率
- 实验要求
- 对比不同降维维度（20, 50, 100, 200）下的分类结果
- 对比不同核函数（径向基函数和多项式核函数）的分类结果
- 使用交叉验证方法分析分类结果
- 实验结果
实验结果表明，径向基函数在降维维度增加时准确率逐渐上升，而多项式核函数在降维为20左右达到准确率高峰，之后随着降维维度的增加，准确率下降并趋于平缓。
使用方法
-
下载资源文件
下载本仓库中的资源文件，包括实验代码和数据集。 -
安装依赖库
确保已安装Python及相关依赖库，如sklearn、numpy、pandas、opencv等。 -
运行实验代码
按照实验代码中的步骤，依次执行数据读取、预处理、模型训练和测试，观察实验结果。
注意事项
- 实验代码中使用了PCA进行降维，建议在运行前对数据进行标准化处理，以提高模型性能。
- 实验结果可能因数据集的不同划分而有所差异，建议多次实验以获得更稳定的结果。
参考文献
- 实验详细步骤和代码实现请参考CSDN博客文章。
贡献
欢迎对本实验进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本资源文件遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。