Question

我正在尝试使用主要组件分析（PCA）使用python进行手势识别。我按照本教程中的步骤操作：http://onionesquereality.wordpress.com/2009/02/11/face-recognition-using-eigenfaces-and-distance-classifiers-a-tutorial/

这是我的代码：

import os
from PIL import Image
import numpy as np
import glob
import numpy.linalg as linalg


#Step 1: put training images into a 2D array
filenames = glob.glob('C:\\Users\\Karim\\Desktop\\Training & Test images\\New folder\\Training/*.png')
filenames.sort()
img = [Image.open(fn).convert('L').resize((90, 90)) for fn in filenames]
images = np.asarray([np.array(im).flatten() for im in img])


#Step 2: find the mean image and the mean-shifted input images
mean_image = images.mean(axis=0)
shifted_images = images - mean_image


#Step 3: Covariance
c = np.asmatrix(shifted_images) * np.asmatrix(shifted_images.T)


#Step 4: Sorted eigenvalues and eigenvectors
eigenvalues,eigenvectors = linalg.eig(c)
idx = np.argsort(-eigenvalues)
eigenvalues = eigenvalues[idx]
eigenvectors = eigenvectors[:, idx]


#Step 6: Finding weights
w = eigenvectors.T * np.asmatrix(shifted_images)  
w = np.asarray(w)


#Step 7: Input (Test) image
input_image = Image.open('C:\\Users\\Karim\\Desktop\\Training & Test images\\New folder\\Test\\31.png').convert('L').resize((90, 90))
input_image = np.asarray(input_image).flatten()


#Step 8: get the normalized image, covariance, eigenvalues and eigenvectors for input image
shifted_in = input_image - mean_image
c = np.cov(input_image)
cmat = c.reshape(1,1)
eigenvalues_in, eigenvectors_in = linalg.eig(cmat)


#Step 9: Fing weights of input image
w_in = eigenvectors_in.T * np.asmatrix(shifted_in) 
w_in = np.asarray(w_in)


#Step 10: Euclidean distance
df = np.asarray(w - w_in)                # the difference between the images
dst = np.sqrt(np.sum(df**2, axis=1))     # their euclidean distances
idx = np.argmin(dst)                     # index of the smallest value in 'dst' which should be equal to index of the most simillar image in 'images'
print idx

检测到的图像应该是从训练图像到测试图像最近的图像，但结果是完全不同的，尽管对于每个测试图像，训练图像中有10个相似的图像。

任何人都可以提供帮助？

Answer 1

原始图像位图上的PCA是一种很差的人脸识别算法。说穿了，不要指望它实际上使用人脸的真实图像。它作为一种学习工具很有用，但就是这样。

尝试使用极其简单的图像测试算法 - 在不同的地方考虑黑色形状的白色图像。 PCA应该能够做得很好。如果它适用于那些，恭喜，你写的正确。然后转向更复杂的算法。

或者下载已经在研究中显示的用于PCA的面部图像的标准学术数据集。像对齐和颜色这样的小问题对于这样一个简单的算法至关重要。

手势识别（PCA） - Python

1 个答案: