我编写了一个代码来创建特征脸.我拍摄了3张不同人物的照片.我已经计算了特征向量和特征值.由于只拍摄了3张图像,因此我选择了所有三个特征向量,每个大小为36000×1,作为主要成分.当我重塑特征向量以查看图像时,我只得到一个人的特征脸.其他图像几乎完全空白.
我从covevec中提取每个特征向量(协方差矩阵的特征向量矩阵)
col1=covevec.col(0);
col2=covevec.col(1);
col3=covevec.col(2);
我重塑它们如下:
if (!col1.isContinuous() && !col2.isContinuous() && !col3.isContinuous())
{
col1=col1.clone();
col2=col2.clone();
col3=col3.clone();
}
Mat final1,final2,final3;
final1=col1.reshape(0,200);
final2=col2.reshape(0,200);
final3=col3.reshape(0,200);
这就是final2的样子:
另外两个看起来像这样:
我究竟做错了什么?
最佳答案 你的代码看起来很好,那有什么不对?
DataDataData,在执行这样的计算机视觉任务时非常重要.为了给自己一个优势,可以使用具有相应测试数据的易于使用的数据集 – This would work
此外,正如berak所说,对图像进行标准化将有所帮助.在Turk & Pentland(如果你还没有读过,那么)他们说:
Step 6.3: compute the M best eigenvectors of AAT : ui = Avi
(important: normalize ui such that ||ui|| = 1)
这意味着您的所有训练数据将具有相同的静脉,并为您的算法提供更好的成功机会