断断续续的差不多有一个月吧,但总的花在做这个的时间前后大概也就一个星期左右吧。在加上白手起家,所以做的东西很粗糙。现在就先简单总结一下吧。
整个思想是基于小波变换的支持向量机的识别系统。
首先,利用Gabor小波做处理。
利用小波对图像做变换,然后进行降维处理(减小数据处理量),然后提出特征值,在进行识别时,特征值就是所要的进行分类的数据。
然后,利用SVM进行训练。
利用所得到的特征值,进行分类训练。
为了解决人脸分类这个多类问题,针对每一个人训练一个SVM,具体实现如下:
首先假定人脸样本库中有
(1) 从人脸样本库中取出第一个人的所有样本,将其标为类
(2) 从人脸样本库中取出第二个人的所有样本,将其标为类
重复以上步骤,直到遍历人脸样本库中的所有人。最后的到了n个支撑向量机。
这样得到的只是能分别出不同的人。
同时,利用这种训练方法,将每个人的每一张图片的特征值作为一个向量,进行分类训练,对每一个人,如果有m张不同的图的话,又可以得到m个向量机。
最后,就可以进入识别部分了。
训练所得的
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