从人脸图像特征提取和分类器构 建两方面分析了人脸识别系统设计的关键点,提出了以主成分分析技术和支持向量机技术相结合构建人脸识别系统的策略,同时在主成分分析技术的理论基础上提出了一种快速PCA算法.通过实验系统在ORL人脸库上的测试结果,分析了该系统的相关参数和特征向量维度的选取对系统识别率的影响,并得到了其最优解.同 时,通过实验证明了所提出方法在小训练集下的识别率优于其它一般方法,其识别率比一般的人工神经网络法提高了7%~10%左右.

有关于人脸识别的实验，有具体的实验说明和代码的实现

接下来我们使用代码来实现：创建具有线性相关的数据：进行中心化：使用梯度上升法：w = direction(w) # 注意1：每次求一个单位方向画出对应的主轴为：

手语是听力障碍人士交流的媒介。 它使用手势而不是声音来传达意义。 它结合了手的形状、手、手臂或身体的方向和运动、面部表情和唇形来传达信息。 不同类型的项目是针对聋哑人、听力障碍的人进行的。 提出了一种用于手语识别的具有计算机人机界面的系统。 但是该项目存在全国范围内的差异。 该项目的主要思想是设计一个系统，用于在任何公共场所与外界进行交流，从而无需在公共场所进行口译。 在那个项目中，我们需要以数字符号的印度手语为数据库形式的孤立图像。 普通相机可用于获取此数字符号。 主成分分析 (PCA) 用于预处理，其中删除冗余和不需要的数据。

从UCI机器学习资源库中下载Musk数据集。在此数据集上分别使用PCA和SVD方法进行特征提取，并报告获得的特征值以及特征向量结果，对数据属性进行分析，使用盒图分别对获得的最优属性进行分析和对比。 import pandas as pd import os from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sbn sbn.set(color_codes = True) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False from scipy.stats import kstest from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn import preprocessing import pyecharts from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

食源性致病菌的快速识别是一项重要的工作，与传统检测方法相比，拉曼光谱能在无损检测的同时加快鉴别速度。为了提高大肠杆菌O157∶H7以及布鲁氏菌S2株拉曼光谱识别的准确性和效率，提出一种基于主成分分析与Stacking算法的集成判别模型，使用网格搜索以及K折交叉验证来提高模型的稳健性。与逻辑回归、K近邻、支持向量机等单一模型进行对比，实验结果证明PCA-Stacking集成模型有最高的准确率，达99.73%，达到了预期效果。

使用 MATLAB 软件和 Open CV 开源库搭建实现 A-PCA+BP神经网络的人脸识别系统，系统能够实时检测人脸与识别。

例程(12)-用PCA实现定时器 例程(12)-用PCA实现定时器 例程(12)-用PCA实现定时器

rpca matlab代码稀疏数据的快速随机PCA算法程序 最新更新提示： 1.我们将编译文件修改为更简单的版本。 用户可以使用“ source compile.sh”并选择“ icc”或“ gcc”编译器来编译程序。 2.我们在代码中添加了传递参数“ q”的注释，传递参数q应该大于1，并且q次传递等于（q-2）/ 2次幂迭代。 1.主要算法 1.matlab / eigSVD.m ----通过Matlab的[1]中的特征分解来进行经济/截断奇异值分解的算法，参数k用于截断奇异值分解 2.matlab / frPCA.m ----由Matlab在[1]中实现的用于稀疏数据的快速随机PCA算法，参数模式用于初始数据矩阵的不同大小 3.icc / frpca.c ---- [1]中的frPCA和frPCAt算法是通过ICC和OpenMP实现的，[2]中的基本rPCA包含在文件中。 2.测试实验 （1）ICC编译器或MKL库需要Intel MKL [3]的支持，并且在准备好所有内容后，运行“ source compile.sh”并选择编译器（“ icc”或“ gcc”），然后可执行程序将被编

PCA用于人脸识别的预处理，无监督的降维，附带通用的ORL人脸数据库和快速PCA的代码。文件可以通过改成txt后缀打开。