(2D)^2PCA人脸识别分类问题

zhao_yanping 2011-03-30 09:01:49

我用(2D)^2PCA的方法进行了特征提取，现在用libsvm3.0开发包做的分类识别，识别率才60%-75%之间，我用orl人脸库，感觉识别率好低，什么原因？谢谢！

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zhao_yanping 2011-03-31

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我用每个类的第一个用于训练，剩下的九个测试用，也就是1:9.我没做1DPCA直接做的两维的。我先试试1DPCA吧
[Quote=引用 1 楼 wendy425 的回复:]
首先你的训练样本和测试样本的比例怎样？
其次，你的1DPCA的识别率怎样？
[/Quote]

quwei197874 2011-03-31

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用神经网络吧,这个识别率要高些.

wendy425 2011-03-31

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首先你的训练样本和测试样本的比例怎样？
其次，你的1DPCA的识别率怎样？

zhao_yanping 2011-03-31

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非常感谢！[Quote=引用 4 楼 wendy425 的回复:]
引用 3 楼 zhao_yanping 的回复:
我用每个类的第一个用于训练，剩下的九个测试用，也就是1:9.我没做1DPCA直接做的两维的。我先试试1DPCA吧

引用 1 楼 wendy425 的回复:
首先你的训练样本和测试样本的比例怎样？
其次，你的1DPCA的识别率怎样？

说实话，用1：9的比例还能识别率60%-75%之间已经相当不错了！好多人做的都是至少5：5，还有……
[/Quote]

wendy425 2011-03-31

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[Quote=引用 3 楼 zhao_yanping 的回复:]
我用每个类的第一个用于训练，剩下的九个测试用，也就是1:9.我没做1DPCA直接做的两维的。我先试试1DPCA吧

引用 1 楼 wendy425 的回复:
首先你的训练样本和测试样本的比例怎样？
其次，你的1DPCA的识别率怎样？
[/Quote]

说实话，用1：9的比例还能识别率60%-75%之间已经相当不错了！好多人做的都是至少5：5，还有很多都是训练多于测试的，所以他们的识别率才很高！建议适当提高那个比例。