自主实现PCA和SVM对MNIST数据集进行多分类
1. 利用PCA进行降维
2. 利用SVM进行多分类
要求：
1. python编写
2. PCA及SMO算法自行实现
3. 程序注意可读性，添加必要注释
2022-04-06 03:10:03
22.06MB
该课题为基于MATLAB平台的PCA的人脸识别系统。传统的人脸识别都是直接人头的比对，现实意义不大，这块都做烂了。该课题识别原理为：从一副生活照中寻找到人脸，并且分割人脸图象，利用PCA算法进行降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。该课题还可以继续二次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警等。
2022-04-06 02:06:06
1.84MB
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该脚本实现了用于人脸识别的经典二维主成分分析 (2DPCA)。 我使用简单的语句来简化对基于 2DPCA 的人脸识别的理解。 该脚本对于该领域的学生和研究很有用。 使用的数据集是 ORL AT&T 剑桥实验室 ( www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive:pub/data/att_faces.zip )，这里以 mat 格式 (ORL_FaceDataSet) 提供。
2022-04-02 22:27:01
3.58MB
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