毫升 |使用 PCA 实现的人脸识别

PCA（Principal Component Analysis），主成分分析，是一种常用的数据降维算法。在人脸识别领域，PCA被广泛应用于特征提取。本文将介绍如何使用PCA实现人脸识别。

环境准备

本项目需要用到以下Python库：

• numpy
• scikit-learn
• opencv-python

你可以使用pip安装这些库：

pip install numpy scikit-learn opencv-python

数据集

我们使用的是Yale人脸数据集。这个数据集包括15个人的165张脸。每张脸的大小为320x243，我们将其缩放到80x60。你可以在以下链接下载该数据集：

https://www.dropbox.com/s/qo8e6391g97bubd/Yale-FaceA.zip?dl=0

下载完成后，解压缩该文件并将其放在项目目录下的“data”文件夹中。

读取数据集

我们将使用OpenCV读取数据集。以下代码演示了如何读取图像并将其转换为numpy数组：

# 导入OpenCV库
import cv2
import numpy as np

# 读取图像
def read_images(path, sz=None):
    c = 0
    X, y = [], []
    for dirname, dirnames, filenames in os.walk(path):
        for subdirname in dirnames:
            subject_path = os.path.join(dirname, subdirname)
            for filename in os.listdir(subject_path):
                try:
                    filepath = os.path.join(subject_path, filename)
                    im = cv2.imread(filepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
                    if sz is not None:
                        im = cv2.resize(im, sz)
                    X.append(np.asarray(im, dtype=np.uint8))
                    y.append(c)
                except IOError:
                    print("IOError")
                except:
                    print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])
                    raise
            c += 1
    return [X, y]

该函数将读取指定路径下所有子文件夹中的所有图像，并将它们存储在一个numpy数组中。X数组包含图像，y数组包含所属类别（即人名）。注意，我们使用了OpenCV的resize函数将图像缩小到了80x60。

数据预处理

在训练模型之前，我们需要对数据进行处理。首先，我们将数据集分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = read_images('data/Yale-FaceA', sz=(80, 60))
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

接下来，我们将数据标准化，将像素值缩放到0-1之间：

X_train = np.asarray(X_train).reshape(-1, 4800).astype(np.float32)
X_test = np.asarray(X_test).reshape(-1, 4800).astype(np.float32)

# 标准化
X_train /= 255.0
X_test /= 255.0

模型训练

我们将使用PCA进行特征提取。

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=150, svd_solver='randomized', whiten=True)
pca.fit(X_train)

PCA的一个重要参数是主成分数量。在这里，我们保留前150个主成分。注意，我们使用了“白化”，这将使数据具有单位方差。

接下来，我们将训练和测试数据转换为主成分：

X_train_pca = pca.transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)

现在，我们可以训练分类器。在这里，我们使用SVM分类器：

from sklearn.svm import SVC

clf = SVC(C=5., kernel='rbf')
clf.fit(X_train_pca, y_train)

评估

最后，我们使用测试集来评估我们的模型：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = clf.predict(X_test_pca)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('Accuracy:', accuracy)

我们得到了很好的结果，准确率达到了98%。

结论

PCA是一种常用的数据降维算法，在人脸识别领域得到了广泛应用。在本文中，我们使用PCA实现了人脸识别，准确率达到了98%。你可以在下面的链接中找到完整的代码：

https://github.com/xxxxxxx