使用svm进行人脸检测和使用matlab进行特征提取
face detection with svm and feature extraction using matlab
我的项目主题是 "face recognition" with svm，我必须实施它。所以在使用 svm 之前进行特征提取的一些文章中有很多方法，特别是新技巧和新主题。但我真的想要用 Matlab 实现最简单的实现！我是初学者，我不知道 PCA 、 LDA Ì Gabor （也听说过其他人）你有什么建议？我应该使用哪种特征提取？
对于初学者，请尝试使用计算机视觉系统工具箱中的 vision.CascadeObjectDetector 检测人脸。
如果您必须自己动手，请看一下这个 example，展示了如何使用 HOG 特征和 SVM 训练分类器来识别数字。
请注意，分类器只是该过程的一部分。您需要在图像中标记很多面孔。您可以使用 vision.CascadeObjectDetector 自动执行此操作，或使用 the Training Image Labeler App 手动执行此操作。然后你需要生成很多非人脸图像。然后你需要训练一个分类器来区分人脸和非人脸。然后你需要编写一个程序，在图像上滑动 "window"，并将 window 定义的区域分类为面部或非面部。
我的项目主题是 "face recognition" with svm，我必须实施它。所以在使用 svm 之前进行特征提取的一些文章中有很多方法，特别是新技巧和新主题。但我真的想要用 Matlab 实现最简单的实现！我是初学者，我不知道 PCA 、 LDA Ì Gabor （也听说过其他人）你有什么建议？我应该使用哪种特征提取？
对于初学者，请尝试使用计算机视觉系统工具箱中的 vision.CascadeObjectDetector 检测人脸。
如果您必须自己动手，请看一下这个 example，展示了如何使用 HOG 特征和 SVM 训练分类器来识别数字。
请注意，分类器只是该过程的一部分。您需要在图像中标记很多面孔。您可以使用 vision.CascadeObjectDetector 自动执行此操作，或使用 the Training Image Labeler App 手动执行此操作。然后你需要生成很多非人脸图像。然后你需要训练一个分类器来区分人脸和非人脸。然后你需要编写一个程序，在图像上滑动 "window"，并将 window 定义的区域分类为面部或非面部。