面部表情识别实验报告分析

面部表情识别实验报告分析
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面部表情识别实验

实验报告

小组成员:

面部表情识别实验

西南大学重庆 400715

摘要:情绪认知是一种复杂的过程,它包含观察、分析、判断、推理等,是借助于许多线索,特别是借助面部那些活动性更大的肌肉群的运动而实现的。所以,情绪认知的准确度受多种因素的影响。

当我们与他人相互交往的时候,不管是不是面对面。我们都正在不断的表达着情绪,同时又正在观察,解释着的对方做出的表情,在人际交往过程中,情绪的表达和认知是十分的迅速和及时,那么人是借助于哪些表情来认知他人的情绪的呢?情绪识别实际上并不是针对表情本身的,而是针对这它背后的意义。例如:皱眉可能是一种情绪的表现,我们见到这种面部表情就试图解释潜在于它背后的情绪。尖锐,短促,声音嘶哑可能是一种情绪表现,我们听到这种语言表情就试图解释潜在于它背后的情绪捶胸,顿足可能是一种情绪的表现,我们见到这种动作表情就是试图解释潜在于它背后的情绪。对于这个复杂的问题,心理学家曾经做过许多的研究。

面部表情认知的研究可分为两个步骤:第一步是面部表情刺激物的制作或选择,这可以用专门拍摄(录像)或图示来描画,也可以用完全装扮出的活生生的表情或自发的表情等。第二步时对表情进行识别评定。也可以用多种方法,如自由评定法,即让被试自由地对表情给出情绪词汇;或限制评定法,即向被试提供各种提供各种情绪词汇或情绪情境,要求被试只能根据所提供的情绪词汇或者情绪情境进行分类或者匹配等;或参照自由评定法,即向被试提供参考线索(如情境,人格特征等),让其说出所表达的情绪的词汇等。

关键词:情绪表情认知线索

1 前言

传统心理学把情绪列为心理现象的三大方面之一。情绪也是心理学理论体系中一个不可缺少的研究环节。情绪(emotion)是体验,又是反应;是冲动,又是行为;它是有机体的一种复合状态。情绪的表现有和缓的和激动的,细微的和强烈的,轻松的和紧张的等诸多形式,广泛地同其他心理过程相联系。自古以来,科学家们十分注意探讨情绪之奥妙,但与情绪的重要性不相适应的是,长期以来情绪研究一直是心理学尤其是实验心理学研究中的一个薄弱环节。造成这一现象的最主要原因是情绪所特有的复杂性以及由此衍生出来的情绪研究方法学上的困难。我国心理学家孟昭兰(1987)将理论认为面部表情是传递具体信息的外显行为面部表情是提供人们在感情上互相了解的鲜明标记。情绪过程既包括情绪体验,也包括情绪表现,而表情既是情绪的外部表现,也是情绪体验的发生机制;既是最敏锐的情绪发生器,也是最有效的情绪显示器。这就从机制上说明了以面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据。

面部表情(facial expression_r)的发生是有其客观的物质基础的:表情按面部不同部位的肌肉运动而模式化,面部反应模式携带着心理学的意义,那就是或快乐、或悲伤等具体情绪。但是,对表情进行测量的原则在于:所要测量的是面孔各部位的肌肉运动本身,而不是面部所给予观察者的情绪信息。该实验将14名被试分为两组进行表情认知的实验,实验目的在于通过实验了解面部表情认知的基本

特征,结果分别统计两组被试对各种面部表情正确判断的百分数,对表情的认知符合“面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据”这一论断,也符合面部动作编码系统。

实验目的:通过实验了解面部表情认知的基本特征。

2 实验方法

2.1被试

将全体被试分为相等的2个组:

A组被试发给事先编好的记录纸。指导语:请你一张一张的看一些与记录纸上情绪是一致的表情图片,你判断是那种表情,就在相应的位置“√”。

B组发给一张白纸,指导语:看表情图片描述为何种表情,并按呈现顺序(按主试的随机排列顺序)写在白纸上。两组被试呈现卡片的内容相同,所以不允许两组之间互通信息。

每个被试测试完毕后,主试询问他们是用什么辅助方法判断表情的?

1.模仿面部表情并体验

2.想象适合面部表情的情绪

3.联想过去的经验

4.其他程序和线索

2.2 仪器和材料

JGW—E型心理实验台,记录纸和笔(记录纸为2种,一为白纸,另一种为事先编制好编号与描述各种表情的语词的记录纸)

2.3 实验设计与程序

2.3.1 进入实验目录界面第2页,按数字键“21”,选中“表情认知”实验图标,按Enter键进入实验。

2.3.2 屏幕出现表情认知实验指导语界面,如图所示:

2.3.3被试阅读完毕并确定已完全理解指导语所述内容后,根据提示按任意反应键进入实验。

2.3.4 在实验中,主试屏幕上将按被试看到的表情顺序呈现出对应的描述词。当被试全部看完6张表情认知图片后,主试根据提示可以选择继续试验或退出。(被试在试验过程中可以根据自身情况选择重新进行观看表情直到确认)

2.3.5 实验指导语:请你注视眼前屏幕注视点过后你将看到一些表情图片,请你描述是何种表情,并按呈现的顺序记录下来

3 实验结果

3.1 根据实验结果,分别统计两组对面部表情正确判断的百分数以及所用的判断方法。

A组实验数据:

A组总体正确率:33÷42=78.6%

B组实验数据:

B组总体正确率:9÷42=21.4%

4 讨论与分析

4.1 本实验中两组判断的平均正确率具有差异可能有以下原因:

(1)两组判断的平均正确率差异显著的原因可能是性别不同。根据临床放射学杂志对面部表情识别任务脑活动性别差异的fMRI研究:正性表情刺激时额叶激活存在偏侧化现象,男性以右侧激活为主,女性以左侧激活为主;负性表情刺激时女性额叶及小脑激活更明显;面部情绪处理中男性更易激活运动相关脑区。而本试验中第一组被试男生较多,因此正确率较高。

(2)与2组实验的记录纸不同而引起的心理因素有关。实验时组一被试使用的记录纸是有编好表情名称的记录纸,他们只需要看表情图片之后对应是哪种备选表情的名称打钩,因此较为简单,心理压力也较小,情绪稳定,利于判断。而组二则使用的白纸,他们需要在

观察表情图片后自己写下表情名称,这具有一定的难度,心理压力较大,可能引起焦躁情绪,不利于判断,同时自己写的表情名称与标准答案也具有差异。

(3)对不同面部表情认知用的辅助方法和认知的差异可能是导致两组判断的平均正确率差异显著的一个微妙因素。在实验中,大多都用的是方法2和3辅助识别面部表情,这两种方法都是“非深度知觉”,他们将表情与经验相结合认知较准确。组B相对于组A则多用方法2。

4.2表情认知的线索探究

在近距离的面部表情识别中,特征部件线索的识别则更重要。另外,人脸的各部件对识别的贡献也不相同,如眼睛和嘴巴的重要程度大于人的鼻子,人脸上半部分重要性大于人脸下半部分。根据对人脑的研究表明,人脸的表情识别和人脸识别虽然存在联系,但总体说是分开的、并行的处理过程。

面部表情识别线索主要体现在表情特征提取的准确性和有效性上。尤其是后者,因为各种表情本身体现在各个特征点运动上的差别就不是很大。例如:嘴巴张开并不代表就是笑,也有可能是哭和惊讶等。以下我们所讲到的一些方法都是从人脸识别演变而来,结合表情识别的特点而运用。目前所用到的识别特征主要有:灰度特征、运动特征和频率特征三种。灰度特征是从表情图像的灰度值上来处理,利用不同表情有不同灰度值来得到识别的依据。这种情况下要求图象对光照、角度等因素要进行充分的预处理,使获得的灰度值具有归一性。

运动特征利用了不同表情情况下人脸的主要表情点的运动信息来进行识别。频域特征主要是利用了表情图像在不同的频率分解下的差别,速度快是其显著特点。在具体的表情识别方法上,方向主要有三个:整体识别法和局部识别法,形变提取法和运动提取法,几何特征法和容貌特征法。

也有可能是哭和惊讶等。以下我们所讲到的一些方法都是从人脸识别演变而来,结合表情识别的特点而运用。目前所用到的识别特征主要有:灰度特征、运动特征和频率特征三种。灰度特征是从表情图像的灰度值上来处理,利用不同表情有不同灰度值来得到识别的依据。这种情况下要求图象对光照、角度等因素要进行充分的预处理,使获得的灰度值具有归一性。运动特征利用了不同表情情况下人脸的主要表情点的运动信息来进行识别。频域特征主要是利用了表情图像在不同的频率分解下的差别,速度快是其显著特点。在具体的表情识别方法上,方向主要有三个:整体识别法和局部识别法,形变提取法和运动提取法,几何特征法和容貌特征法。

两组被试选择最多的辅助方法 2.想象适合面部表情的情绪,由此根据“面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据”这一论断。被试主要是观察图片中人物的面部表情(眉、眼、嘴等)的细微区别,辅之以手的动作来推断情绪。

然而,面部肌肉运动模式中局部识别方法可以较精确的识别表情,局部识别方法就是将人脸的各个部位在识别时分开,也就是说各个部位的重要性是不一样。比如说在表情识别时,最典型的部位就是

眼睛、嘴、眉毛等,这些地方的不同运动表示了丰富的面部表情。相比较而言,鼻子的运动就较少,这样在识别时就可以尽量少的对鼻子进行分析,能加快速度和提高准确性。局部方法中也包括运动法,运动法是根据人脸在表达各种特定的表情时一些特定的特征部位都会作相应的运动这一原理来识别的。在上面提到的六种基本的表情中,脸上一些固定的特征点(或部位)的运动方向或趋势是固定的,比如说人在恐惧的时候,眼睛张开的幅度应该比正常时要大,嘴一般是张开的等等。

5. 结论

1)对两组判断的平均正确率进行显著性检验,差异显著。

2)对于表情认知的辅助方法组一和组二大都选择的是B:想象

适合面部表情的情绪;即主要是观察图片中人物的面部表情(眉、眼、嘴等)的细微区别的线索,辅之以手的动作来推断情绪。

3)组一和组二的被试都普遍倾向于高兴和愤怒这2种面部表

情的识别,正确率较高;而对恐惧的识别率较低,把惊讶和愤怒的表情识别弄反也比较普遍。

参考文献:

杨治良.1988. 《基础试验心理学》兰州:甘肃人民出版社

黄希庭. 1987 《心理学实验指导》人民教育出版社

闫祥东,刘洪广,王晓明. 《心理学探新》.2011年第31卷第6期

R语言判别分析实验报告

R语言判别分析实验报告 班级:应数1201 学号: 姓名:麦琼辉 时间:2014年11月28号 1 实验目的及要求 1)了解判别分析的目的和意义; 2)熟悉R语言中有关判别分析的算法基础。 2 实验设备(环境)及要求 个人计算机一台,装有R语言以及RStudio并且带有MASS包。 3 实验内容 企业财务状况的判别分析 4 实验主要步骤 1)数据管理:实验对21个破产的企业收集它们在前两年的财务数据,对25个 财务良好的企业也收集同一时期的数据。数据涉及四个变量:CF_TD(现金/总债务);NI_TA(净收入/总资产);CA_CL(流动资产/流动债务);CA_NS (流动资产/净销售额),一个分组变量:企业现状(1:非破产企业,2:破产企业)。 2)调入数据:对数据复制,然后在RStudio编辑器中执行如下命令。 case5=read.table(‘clipboard’,head=T) head(case5) 3)Fisher判别效果(等方差,线性判别lda):采用Bayes方式,即先验概率 为样本例数,相关的RStudio程序命令如下所示。 library(MASS) ld=lda(G~.,data=case5);ld #线性判别 ZId=predict(ld) addmargins(table(case5$G,ZId$class)) 4)Fisher判别效果(异方差,非线性判别--二次判别qda):再次采用Bayes 方式,相关的RStudio程序命令如下所示。

library(MASS) qd=qda(G~.,data=case5);qd #二次判别 Zqd=predict(qd) addmargins(table(case5$G ,Zqd$class)) 5 实验结果 表1 线性判别lda 效果 原分类 新分类 1 2 合计 1 24 1 25 2 3 18 21 合计 27 19 46 符合率 91.30% 由表1和表2可知,qda (二次判别---非线性判 别)的效果比lda (一次判别)要好。 6 实验小结 通过本次实验了解了判别分析的目的和意义,并熟悉R 语言中有关判别分析的算法基础。 表2 二次判别qda 效果 原分类 新分类 1 2 合计 1 24 1 25 2 2 19 21 合计 26 20 46 符合率 93.50%

人脸识别实验报告

人脸识别——特征脸方法 贾东亚12346046 一、实验目的 1、学会使用PCA主成分分析法。 2、初步了解人脸识别的特征法。 3、更熟练地掌握matlab的使用。 二、原理介绍 1、PCA(主成分分析法介绍) 引用一个网上的例子。假设有一份对遥控直升机操作员的调查,用x1(i)表示飞行员i的 飞行技能,x2(i)表示飞行员i喜欢飞行的程度。通常遥控直升飞机是很难操作的,只有那些 非常坚持而且真正喜欢驾驶的人才能熟练操作。所以这两个属性x1(i)和x2(i)相关性是非常强的。我们可以假设两者的关系是按正比关系变化的。如下图里的任意找的向量u1所示,数据散布在u1两侧,有少许噪声。 现在我们有两项数据,是二维的。那么如何将这两项变量转变为一个来描述飞行员呢?由图中的点的分布可知,如果我们找到一个方向的U,所有的数据点在U的方向上的投影之 和最大,那么该U就能表示数据的大致走向。而在垂直于U的方向,各个数据点在该方向的投影相对于在U上的投影如果足够小,那么我们可以忽略掉各数据在该方向的投影,这样我们就把二维的数据转化成了在U方向上的一维数据。 为了将u选出来,我们先对数据进行预处理。先求出所有数据的平均值,然后用数据与平均值的偏差代替数据本身。然后对数据归一化以后,再代替数据本身。 而我们求最大的投影和,其实就是求各个数据点在U上的投影距离的方差最大。而XT u 就是投影的距离。故我们要求下式的最大值: 1 m ∑(x(i)T u)2=u T( 1 m ∑x(i)x(i)T m i=1 ) m i=1 u 按照u是单位向量来最大化上式,就是求1 m ∑x(i)x(i)T m i=1的特征向量。而此式是数据集的 协方差矩阵。

《微表情识别读脸读心》2019期末考试题与答案

《微表情识别读脸读心》2019期末考试题与答 案 一、单选题(题数:40,共40.0 分) 1安慰反应的形态意义哪一项描述是错误的?() A、视线转移,频繁眨眼,闭眼(视觉安慰);轻哼,吹口哨,吁气(听觉安慰) B、舔嘴唇,磨牙,咀嚼,吞咽,吸烟; (口部安慰) C、挠头皮,玩头发,搓脖子;摸脸、额头、鼻子、耳朵、嘴、下巴;捂住锁骨,拍胸口,按摩腹部; 松领带、领口,玩项链、耳环等;搓手,玩手指; 抖腿等(肌肤安慰) D、身体约束僵住 答案:D 2关于这场猜测锁匙位置的测试哪一项描述是错误的?() A、李博士将锁匙放在6墙-8行-8列却在卡片上写6墙-8行-9列是动用了反测试策略 B、这种反测试策略的核心就就是强化不真实遗忘真实

C、这种反测试策略属于意识转移类的精神反测试 D、李博士反测试没有获得成功 答案:D 3关于辨析情绪的意义哪一项描述是错误的?() A、排除了干扰因素才能锁定刺激与情绪反应的因果联系 B、行为痕迹特征不能与说谎直接划等号 C、科学识别应该是找到差异点 D、回应刺激时视线向左表示回忆,视线向右表示编造 答案:D 4关于松明猜测硬币藏匿手的测试哪一项描述是错误的?() A、王力宏上台即双手叉腰或抱胸是紧张的对抗反应 B、询问喜欢的颜色及血型的用意是找回答真实的基线反应 C、一般而言人们习惯于多用或首先使用顺手 D、使用顺手是不自信的表现 答案:D

5逃离反应的形态意义哪一项描述是错误的?() A、吓了一跳、后退、头、身体、脚转向一边 B、深吸气,脸色发白,全身发冷,腿发颤 C、视线转移,坐姿、站姿角度扭转 D、面孔、肢体靠近刺激源 答案:D 6关于表达者表达解析哪一项描述是正确的?() A、疏忽几个表情动作的观察不影响准确判断其真实内心 B、是准确认识表达者内心的基础和前提 C、只要盯着其眼动反应就能准确判断其真实内心 D、只要关注其情绪与事件性质是否一致就能准确判断其真实内心 答案:B 7微表情是指持续时间多长的表情?() A、1/2秒 B、不足1/5秒

模式识别第二次上机实验报告

北京科技大学计算机与通信工程学院 模式分类第二次上机实验报告 姓名:XXXXXX 学号:00000000 班级:电信11 时间:2014-04-16

一、实验目的 1.掌握支持向量机(SVM)的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等; 二、实验内容 2.准备好数据,首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为: label index1:value1 index2:value2 ... 其中对于分类来说label为类标识,指定数据的种类;对于回归来说label为目标值。(我主要要用到回归) Index是从1开始的自然数,value是每一维的特征值。 该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成,也可以使用网络上的FormatDataLibsvm.xls来完成。FormatDataLibsvm.xls使用说明: 先将数据按照下列格式存放(注意label放最后面): value1 value2 label value1 value2 label 然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格,接着工具->宏执行行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。将该数据存放到文本文件中进行下一步的处理。 3.对数据进行归一化。 该过程要用到libsvm软件包中的svm-scale.exe Svm-scale用法: 用法:svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lower y_upper] [-s save_filename] [-r restore_filename] filename (缺省值:lower = -1,upper = 1,没有对y进行缩放)其中,-l:数据下限标记;lower:缩放后数据下限;-u:数据上限标记;upper:缩放后数据上限;-y:是否对目标值同时进行缩放;y_lower为下限值,y_upper为上限值;(回归需要对目标进行缩放,因此该参数可以设定为–y -1 1 )-s save_filename:表示将缩放的规则保存为文件save_filename;-r restore_filename:表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放;filename:待缩放的数据文件(要求满足前面所述的格式)。缩放规则文件可以用文本浏览器打开,看到其格式为: y lower upper min max x lower upper index1 min1 max1 index2 min2 max2 其中的lower 与upper 与使用时所设置的lower 与upper 含义相同;index 表示特征序号;min 转换前该特征的最小值;max 转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出,当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为: (Value-lower)*(max-min)/(upper - lower)+lower 其中value为归一化后的值,其他参数与前面介绍的相同。 建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化,然后再将归一化结果分成训练集和测试集。 4.训练数据,生成模型。 用法:svmtrain [options] training_set_file [model_file] 其中,options(操作参数):可用的选项即表示的涵义如下所示-s svm类型:设置SVM 类型,默

R语言判别分析实验报告

R语言判别分析实验报 告 GE GROUP system office room 【GEIHUA16H-GEIHUA GEIHUA8Q8-

R语言判别分析实验报告 班级:应数1201 学号: 姓名:麦琼辉 时间:2014年11月28号 1 实验目的及要求 1)了解判别分析的目的和意义; 2)熟悉R语言中有关判别分析的算法基础。 2 实验设备(环境)及要求 个人计算机一台,装有R语言以及RStudio并且带有MASS包。 3 实验内容 企业财务状况的判别分析 4 实验主要步骤 1)数据管理:实验对21个破产的企业收集它们在前两年的财务数据,对25个财 务良好的企业也收集同一时期的数据。数据涉及四个变量:CF_TD(现金/总债务);NI_TA(净收入/总资产);CA_CL(流动资产/流动债务);CA_NS(流动资产/净销售额),一个分组变量:企业现状(1:非破产企业,2:破产企业)。 2)调入数据:对数据复制,然后在RStudio编辑器中执行如下命令。

case5=read.table(‘clipboard’,head=T) head(case5) 3)Fisher判别效果(等方差,线性判别lda):采用Bayes方式,即先验概率为 样本例数,相关的RStudio程序命令如下所示。 library(MASS) ld=lda(G~.,data=case5);ld #线性判别 ZId=predict(ld) addmargins(table(case5$G,ZId$class)) 4)Fisher判别效果(异方差,非线性判别--二次判别qda):再次采用Bayes方 式,相关的RStudio程序命令如下所示。 library(MASS) qd=qda(G~.,data=case5);qd #二次判别 Zqd=predict(qd) addmargins(table(case5$G,Zqd$class)) 5 实验结果 表1 线性判别lda效果 原分类新分类

人工智能YOLO V2 图像识别实验报告材料

第一章前言部分 1.1课程项目背景与意义 1.1.1课程项目背景 视觉是各个应用领域,如制造业、检验、文档分析、医疗诊断,和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性,一些先进国家,例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题,即所谓的重大挑战。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号,纹理和颜色建模,几何处理和推理,以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科,计算机视觉开始于60年代初,但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关,对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息,所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

模式识别实验报告

模式识别实验报告

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实验报告 实验课程名称:模式识别 姓名:王宇班级: 20110813 学号: 2011081325 实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩 图像的贝叶斯分类 K均值聚类算法 神经网络模式识别 平均成绩 折合成绩 注:1、每个实验中各项成绩按照5分制评定,实验成绩为各项总和 2、平均成绩取各项实验平均成绩 3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合 2014年 6月

实验一、 图像的贝叶斯分类 一、实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合,掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法,通过实验加深对基本概念的理解。 二、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 三、实验原理 概念: 阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法,对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值,然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。并根据比较的结果将对应的像素划分为两类,灰度值大于阈值的像素划分为一类,小于阈值的划分为另一类,等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。 最常用的模型可描述如下:假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成,处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的,但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别,此时,图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。而且这两个分布应大小接近,且均值足够远,方差足够小,这种情况下直方图呈现较明显的双峰。类似地,如果图像中包含多个单峰灰度目标,则直方图可能呈现较明显的多峰。 上述图像模型只是理想情况,有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。实际应用中应尽量减小错误分割的概率,常用的一种方法为选取最优阈值。这里所谓的最优阈值,就是指能使误分割概率最小的分割阈值。图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域,那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。如果概率密度函数形式已知,就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。 假设目标与背景两类像素值均服从正态分布且混有加性高斯噪声,上述分类问题可以使用模式识别中的最小错分概率贝叶斯分类器来解决。以1p 与2p 分别表示目标与背景的灰度分布概率密度函数,1P 与2P 分别表示两类的先验概率,则图像的混合概率密度函数可用下式表示为

R语言判别分析实验报告

R语言判别分析实验报告 The latest revision on November 22, 2020

R语言判别分析实验报告 班级:应数1201 学号: 姓名:麦琼辉 时间:2014年11月28号 1实验目的及要求 1)了解判别分析的目的和意义; 2)熟悉R语言中有关判别分析的算法基础。 2实验设备(环境)及要求 个人计算机一台,装有R语言以及RStudio并且带有MASS包。 3实验内容 企业财务状况的判别分析 4实验主要步骤 1)数据管理:实验对21个破产的企业收集它们在前两年的财务数据,对25 个财务良好的企业也收集同一时期的数据。数据涉及四个变量:CF_TD(现金/总债务);NI_TA(净收入/总资产);CA_CL(流动资产/流动债务); CA_NS(流动资产/净销售额),一个分组变量:企业现状(1:非破产企业,2:破产企业)。 2)调入数据:对数据复制,然后在RStudio编辑器中执行如下命令。 case5=read.table(‘clipboard’,head=T) head(case5) 3)Fisher判别效果(等方差,线性判别lda):采用Bayes方式,即先验概 率为样本例数,相关的RStudio程序命令如下所示。 library(MASS) ld=lda(G~.,data=case5);ld#线性判别 ZId=predict(ld) addmargins(table(case5$G,ZId$class)) 4)Fisher判别效果(异方差,非线性判别--二次判别qda):再次采用

Bayes 方式,相关的RStudio 程序命令如下所示。 library(MASS) qd=qda(G~.,data=case5);qd#二次判别 Zqd=predict(qd) addmargins(table(case5$G,Zqd$class)) 5实验结果 表1线性判别lda 效果 原分类 新分类 12合计 1 24 1 25 2 3 18 21 合计 27 19 46 符合率 91.30% 由表1和表 2可知,qda (二次判别---非线 性判别)的效果比lda (一次判别)要好。 6实验小结 通过本次实验了解了判别分析的目的和意义,并熟悉R 语 言中有关判别分析的算法基础。 表2二次判别qda 效果 原分类 新分类 12合计 1 24 1 25 2 2 19 21 合计 26 20 46 符合率 93.50%

人脸识别实验报告解读

人脸识别——特征脸方法 贾东亚12346046 一、实验目的 1、学会使用PCA主成分分析法。 2、初步了解人脸识别的特征法。 3、更熟练地掌握matlab的使用。 二、原理介绍 1、PCA(主成分分析法介绍) 引用一个网上的例子。假设有一份对遥控直升机操作员的调查,用表示飞行员i的 飞行技能,表示飞行员i喜欢飞行的程度。通常遥控直升飞机是很难操作的,只有那些 非常坚持而且真正喜欢驾驶的人才能熟练操作。所以这两个属性和相关性是非常强的。我们可以假设两者的关系是按正比关系变化的。如下图里的任意找的向量u1所示,数据散布在u1两侧,有少许噪声。 现在我们有两项数据,是二维的。那么如何将这两项变量转变为一个来描述飞行员呢?由图中的点的分布可知,如果我们找到一个方向的U,所有的数据点在U的方向上的投影之和最大,那么该U就能表示数据的大致走向。而在垂直于U的方向,各个数据点在该方向 的投影相对于在U上的投影如果足够小,那么我们可以忽略掉各数据在该方向的投影,这 样我们就把二维的数据转化成了在U方向上的一维数据。 为了将u选出来,我们先对数据进行预处理。先求出所有数据的平均值,然后用数据与平均值的偏差代替数据本身。然后对数据归一化以后,再代替数据本身。 而我们求最大的投影和,其实就是求各个数据点在U上的投影距离的方差最大。而X T u 就是投影的距离。故我们要求下式的最大值: 按照u是单位向量来最大化上式,就是求的特征向量。而此式是数据集的协方差矩阵。

在实际应用中,我们不止面临二维的数据。因此不能使用几何的形式呈现,但原理也是一样。就是找到一组相互正交的单位向量,然后根据贡献率考虑选择其中的部分作为考量的维数,这也就实现了数据的降维。 三、实验步骤 1、将库里的400张照片分成两组。一组作为训练,一组作为库。每个人的前五张照片作为 训练,后五张作为库。训练的照片按照顺序的数字重命名。库的照片名字不变。 2、库照片处理。 ①将每一张库的照片转化成N维的向量。(库里的照片是112*92,故将转化成的矩阵按列或行展开,就是个10304维的向量)我们稍后要对如此多维的向量用PCA进行降维。然后把这些向量存入一个矩阵里。而我是将这200个向量以列的形式存在了矩阵里。 即 ,,, ②将这200个向量的每个元素相加起来求出平均值。再用Z里的每一个向量减去这个平均值得到每个的偏差。 平均值,每个向量的偏差 即最后 ,,, ③接下来我们就要针对这些预处理后的数据进行降维。我们要求的N个相互正交的向量就是协方差矩阵的特征向量,而对应的特征值就是各个向量所占的比重。但是Z是个10304*200的矩阵,那么就是个10304*10304的矩阵。使用matlab直接求其特征值与特征向量不太实际。 所以我们考虑一个简单的运算方法: 协方差矩阵的秩受到训练图像的限制:如果有N个训练样本,则最多有N? 1 个对应非零特征值的特征向量,其他的特征向量对应的特征值都是0。如果训练样本的数目比图像的维数低,则可以通过如下方法简化主成份的计算。 设 Z是预处理图像的矩阵,每一列对应一个减去均值图像之后的图像。则,协方差矩阵为,并且对S的特征值分解为

判别分析实验报告spss

一、实验目的及要求: 1、目的 用SPSS软件实现判别分析及其应用。 2、内容及要求 用SPSS对实验数据利用Fisher判别法和贝叶斯判别法,建立判别函数并判定宿州、广安等13个地级市分别属于哪个管理水平类型。 二、仪器用具: 三、实验方法与步骤: 准备工作:把实验所用数据从Word文档复制到Excel,并进一步导入到SPSS 数据文件中,同时,由于只有当被解释变量是属性变量而解释变量是度量变量时,判别分析才适用,所以将城市管理的7个效率指数变量的变量类型改为“数值(N)”,度量标准改为“度量(S)”,以备接下来的分析。 四、实验结果与数据处理: 表1 组均值的均等性的检验 Wilks 的 Lambda F df1df2Sig. 综合效率标准指数.582264.000 经济效率标准指数.406264.000 结构效率标准指数.954264.218 社会效率标准指数.796264.001 人员效率标准指数.342264.000 发展效率标准指数.308264.000 环境效率标准指数.913264.054 表1是对各组均值是否相等的检验,由该表可以看出,在的显著性水平上我们不能拒绝结构效率标准指数和环境效率标准指数在三组的均值相等的假设,即认为

除了结构效率标准指数和环境效率标准指数外,其余五个标准指数在三组的均值是有显著差异的。 表2 对数行列式 group秩对数行列式 16 26 36 汇聚的组内6 打印的行列式的秩和自然对数是组协方差矩阵的秩和自然对数。 表3 检验结果 箱的 M F近似。 df142 df2 Sig..000 对相等总体协方差矩阵的零假设进行检验。 以上是对各组协方差矩阵是否相等的Box’M检验,表2反映协方差矩阵的秩和行列式的对数值。由行列式的值可以看出,协方差矩阵不是病态矩阵。表3是对各总体协方差阵是否相等的统计检验,由F值及其显著水平,在的显著性水平下拒绝原假设,认为各总体协方差阵不相等。 1)Fisher判别法: 图一

KL变换应用于人脸识别

基于K-L 变换的人脸识别 一、基本要求 从网上下载人脸图像,构建人脸训练数据库和测试数据库,采用K-L 变换进行特征脸提取,并实现人脸识别。通过K-L 变换在人脸识别中的应用,加深对所学内容的理解和感性认识。 1、或者从网上下载其它数据库,编程实现K-L 变换。 2、课堂报告、并提交实验报告及相应程序。 二、实验原理 1、K-L 变换:就是以样本特征向量在特征空间分布为原始数据,通过变换,找 到维数较少的组合特征,达到降维的目的。 K-L 变换是一种正交变换,即将一个向量X ,在某一种坐标系统中的描述,转换成用另一种基向量组成的坐标系表示。这组基向量是正交的,其中每个坐标 基向量用j u 表示,∞=,2,1 , j ,因此,一个向量X 可表示成 ∑∞ == 1 j j j u c X 如果我们将由上式表示的无限多维基向量坐标系统改成有限维坐 标系近似,即 ∑=∧ =d j j j u c X 1 表示X 的近似值或估计量,我们希望在同样维数条件下,使向量X 的估计量误差最小。确切地说是使所引起的均方误差: )]?()?[(X X X X E T --=ξ 为最小。K-L 变换可以实现这个目的。 因为 ?? ?≠==i j i j u u i T j 0 1

将 ∑∞ +=∧ = -1 d j j j u c X X 带入到)]?()?[(X X X X E T --=ξ中可得到 ][ 1 2 ∑∞ ==j j c E ξ 容易看到 X u c T j j = 因此 ][ 1 ∑∞ +=d j T T j u XX u E ξ 由于j u 是确定性向量,因此上式可改写为 [] ∑∞ +== 1 d j j T T j u XX E u ξ 令 [] T XX E =ψ 则 ∑∞ +== 1 d j j T j u u ψξ 用拉格朗日乘子法,可以求出在满足正交条件下,ξ取极值的坐标系统,即用函数 ∑∑∞ +=∞ +=-- =1 1 ]1[d j j T j j d j j T j j u u u u u g λψ) ( 对j u ,∞+=,,1 d j 求导数,因此有 ∞+==,,1,0- d j u I j j )(λψ 我们令0=d ,从而可得到以下的结论: 以矩阵ψ的本征向量座位坐标轴来展开X 时,其截断均方误差具有极值性质,且当取d 个d j u j ,,2,1 =,来逼近X 时,其均方误差 ∑∞ +== 1 d j j λ ξ 式中j λ是矩阵ψ的相应本征值。 可以证明,当取d 个与矩阵ψ的d 个最大本征值对应的本征向量来展开X

面部表情识别实验报告分析

面部表情识别实验 实验报告 小组成员: 面部表情识别实验 西南大学重庆 400715

摘要:情绪认知是一种复杂的过程,它包含观察、分析、判断、推理等,是借助于许多线索,特别是借助面部那些活动性更大的肌肉群的运动而实现的。所以,情绪认知的准确度受多种因素的影响。 当我们与他人相互交往的时候,不管是不是面对面。我们都正在不断的表达着情绪,同时又正在观察,解释着的对方做出的表情,在人际交往过程中,情绪的表达和认知是十分的迅速和及时,那么人是借助于哪些表情来认知他人的情绪的呢?情绪识别实际上并不是针对表情本身的,而是针对这它背后的意义。例如:皱眉可能是一种情绪的表现,我们见到这种面部表情就试图解释潜在于它背后的情绪。尖锐,短促,声音嘶哑可能是一种情绪表现,我们听到这种语言表情就试图解释潜在于它背后的情绪捶胸,顿足可能是一种情绪的表现,我们见到这种动作表情就是试图解释潜在于它背后的情绪。对于这个复杂的问题,心理学家曾经做过许多的研究。 面部表情认知的研究可分为两个步骤:第一步是面部表情刺激物的制作或选择,这可以用专门拍摄(录像)或图示来描画,也可以用完全装扮出的活生生的表情或自发的表情等。第二步时对表情进行识别评定。也可以用多种方法,如自由评定法,即让被试自由地对表情给出情绪词汇;或限制评定法,即向被试提供各种提供各种情绪词汇或情绪情境,要求被试只能根据所提供的情绪词汇或者情绪情境进行分类或者匹配等;或参照自由评定法,即向被试提供参考线索(如情境,人格特征等),让其说出所表达的情绪的词汇等。 关键词:情绪表情认知线索

1 前言 传统心理学把情绪列为心理现象的三大方面之一。情绪也是心理学理论体系中一个不可缺少的研究环节。情绪(emotion)是体验,又是反应;是冲动,又是行为;它是有机体的一种复合状态。情绪的表现有和缓的和激动的,细微的和强烈的,轻松的和紧张的等诸多形式,广泛地同其他心理过程相联系。自古以来,科学家们十分注意探讨情绪之奥妙,但与情绪的重要性不相适应的是,长期以来情绪研究一直是心理学尤其是实验心理学研究中的一个薄弱环节。造成这一现象的最主要原因是情绪所特有的复杂性以及由此衍生出来的情绪研究方法学上的困难。我国心理学家孟昭兰(1987)将理论认为面部表情是传递具体信息的外显行为面部表情是提供人们在感情上互相了解的鲜明标记。情绪过程既包括情绪体验,也包括情绪表现,而表情既是情绪的外部表现,也是情绪体验的发生机制;既是最敏锐的情绪发生器,也是最有效的情绪显示器。这就从机制上说明了以面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据。 面部表情(facial expression_r)的发生是有其客观的物质基础的:表情按面部不同部位的肌肉运动而模式化,面部反应模式携带着心理学的意义,那就是或快乐、或悲伤等具体情绪。但是,对表情进行测量的原则在于:所要测量的是面孔各部位的肌肉运动本身,而不是面部所给予观察者的情绪信息。该实验将14名被试分为两组进行表情认知的实验,实验目的在于通过实验了解面部表情认知的基本

多元统计分析实验报告判别分析

页眉 2015——2016学年第一学期 实验报告 课程名称:多元统计分析 实验项目:判别分析 设计性□验证性□实验类别:综合性□√专业班级:

姓名:学号: 实验地点:统计与金融创新实验室(新60801) 实验时间: 指导教师:曹老师成绩: 数学与统计学院实验中心制页脚 一、实验目的统计《spss 让学生掌握判别分析的基本步骤和分析方法;学习 的内容,掌握一般判别分析与逐分析从入门到精通》P307-P320步判别分析方法。 二、实验内容,掌》应用《胃病患者的测量数据》和《表征企业类型的数据.sav、1统计分析从spss握一般判别分析与逐步判别分析方法。数据来源于《章的数据。入门到精通数据文件》第12的数据进行分析,数据见文件《何晓群多元统计2、参考教材例4-2 》中的例4-2new。)分析(数据三、实验方案(程序设计说明) 四、程序运行结果1. (1) 分析案例处理摘要未加权案例N 百分比 93.3 14 有效 6.7 缺失或越界组代码1 .0 至少一个缺失判别变量0 .0

排除的缺失或越界组代码还有至少0 一个缺失判别变量6.7 合计1 100.0 15 合计 组统计量 1 N(列表状态)类别均值标准差有效的未加权的已加权的5.000 188.60 57.138 5 铜蓝蛋白5.000 16.502 5 150.40 蓝色反应胃癌患者5.000 5.933 5 尿吲哚乙酸13.80 5.000 13.323 5 中性琉化物20.00 4.000 47.500 4 铜蓝蛋白156.25 4.000 118.75 14.104 4 蓝色反应萎缩性胃炎4.000 1.732 4 尿吲哚乙酸7.50 4.000 8.386 4 中性琉化物14.50 5.000 33.801 5 铜蓝蛋白151.00 5.000 13.012 5 蓝色反应121.40 其他胃病5.000 1.871 5 尿吲哚乙酸5.00 5.000 5 中性琉化物8.00 7.314 14.000 14 铜蓝蛋白165.93 46.787 14.000 14 蓝色反应131.00 20.203 合计14.000 14 8.86 5.318 尿吲哚乙酸14.000 10.726 14

面部表情识别与面孔身份识别的独立加工与交互作用机制_汪亚珉

心理科学进展 2005,13(4):497~516 Advances in Psychological Science 面部表情识别与面孔身份识别的 独立加工与交互作用机制* 汪亚珉1,2 傅小兰1 (1中国科学院心理研究所,脑与认知国家重点实验室,北京 100101)(2中国科学院研究生院,北京 100039) 摘 要面孔识别功能模型认为,面部表情识别与面孔身份识别是两条独立的并行路径。以往诸多研究者都认可并遵循二者分离的原则。但近期研究表明,面部表情识别与面孔身份识别存在交互作用。首先总结和分析已有的面部表情识别的研究成果,评述神经心理学与认知神经科学研究中的论争,然后介绍人脸知觉的分布式神经机制以及相关的实验证据,最后提出面部表情识别与面孔身份识别的多级整合模型,并展望研究前景。 关键词面孔身份识别,面部表情识别,面孔识别功能模型,人脸知觉的分布式神经模型,多级整合模型。分类号 B842 面孔识别一直备受研究者关注。20世纪70年代,Ekman和Frisen系统地研究了人脸基本表情的文化普遍性,并从解剖学角度提出了6种基本的面部表情[1]。20世纪80年代,Bruce和Young系统地研究了人对面孔的识别及其影响因素,提出了经典的面孔识别功能模型[2]。自此,面孔识别成为认知科学研究领域中的热点问题之一。 人能轻易地从不同表情中识别出同一个人的面孔(即面孔身份识别,facial identity recognition),也能从不同人的面孔上识别出同一种表情(即面部表情识别,facial expression recognition),识别得如此精巧,以至众多研究者相信,识别面孔与识别表情 收稿日期:2005-04-24 * 本研究得到中国科技部973项目(2002CB312103)、国家自然科学基金重点项目(60433030)和面上项目 (30270466)、中国科学院心理研究所创新重点项目 (0302037)经费支持。 通讯作者:傅小兰,E-mail: fuxl@https://www.360docs.net/doc/367221409.html, 两者相互独立,互不干扰[2~7]。那么,这种分离识别究竟是如何实现的?面孔身份识别与面部表情识别究竟是彼此独立的还是相互作用的?这已成为认知科学(尤其是计算机视觉)面孔识别研究领域中亟待解决的一个重要问题。 在过去开展的大量研究中,对面孔身份识别问题的探讨相对比较深入,而对面部表情识别的研究则囿于经典功能模型,并未能取得实质性进展。近年来随着脑认知研究技术的发展,面部表情识别的研究也在不断深入,研究者对面部表情识别与面孔身份识别间的关系也提出了新的阐释。本文在综述已有研究的基础上,试图进一步探讨面部表情识别与面孔身份识别之间的独立加工与交互作用机制。首先,基于经典面孔识别功能模型,分析传统的面孔身份识别与面部表情识别的并行分离加工观点,以及行为学、神经心理学与认知神经科学的研究发现;其

判别分析实验报告

数学实验报告判别分析

一、实验目的 要求熟练掌握运用SPSS软件实现判别分析。 二、实验内容 已知某研究对象分为3类,每个样品考察4项指标,各类观测的样品数分别为7,4,6;另外还有2个待判样品分别为 第一个样品: =-=-== 18,214,316,456 x x x x 第二个样品: ==-== 192,217,318,4 3.0 x x x x 运用SPSS软件对实验数据进行分析并判断两个样品的分组。 三、实验步骤及结论 1.SPSS数据分析软件中打开实验数据,并将两个待检验样本键入,作为样本18和样本19。 2.实验分析步骤为: 分析→分类→判别分析 3.得到实验结果如下: (1)由表1,对相等总体协方差矩阵的零假设进行检验,Sig值为0.022<0.05,则拒绝原假设,则各分类间协方差矩阵相等。 由表2可得,函数1所对应的特征值贡献率已达到99.6%,说明样本数据均向此方向投影就可得到效果很高的分类,故只取函数1作为投影函数,舍去函数2不做分析。 表3为典型判别式函数的Wilks的Lambda检验,此检验中函数1的Wilks Lambda检验sig值为0.022<0.05,则拒绝原假设,说明函数1判别显著。

表4为求得的各典型函数判别式函数系数,由此表可以求得具体函数,得y=9.240+0.010x1+0.543x2+0.047x3-0.068x4。 由表5给出的组质心处的函数值,可以得到函数1的置信坐标为(-1.846,0.616,1.744)。

(2)关于两个待判样本的分组方法: 将样本1的因变量数据代入方程 y=9.240+0.010x1+0.543x2+0.047x3-0.068x4 求得y1=-1.498,分别减去上表中-1.846,0.616,1.744,取绝对值得0.348,0.882,0.246,则样本1为第1组; 同理可得,y2=1.571,分别减去上表中-1.846,0.616,1.744,取绝对值得 3.417,0.955,0.173,则样本2为第3组。 贝叶斯判别部分如下: 表6 表7为贝叶斯判别分析得到的分类函数系数表,可以得到3个分组各自的函数: y1=-223.305-0.074x1-19.412x2+4.549x3+1.582x4 y2=-199.884-0.045x1-18.097x2+4.661x3+1.414x4 y3=-190.041-0.040x1-17.457x2+4.720x3+1.377x4 将两组样本数据分别代入3个方程: 代入样本1得 y1=410.431,y2=207.594,y3=207.309 代入样本2得 y1=186.519,y2=191.765,y3=192.139

人脸识别实验报告

人脸识别——特征脸方法 贾东亚 一、 实验目的 1、学会使用PCA 主成分分析法。 2、初步了解人脸识别的特征法。 3、更熟练地掌握matlab 的使用。 二、 原理介绍 1、 PCA (主成分分析法介绍) 引用一个网上的例子。假设有一份对遥控直升机操作员的调查,用x 1(i ) 表示飞行员i 的 飞行技能,x 2(i )表示飞行员i 喜欢飞行的程度。通常遥控直升飞机是很难操作的,只有那些非常坚持而且真正喜欢驾驶的人才能熟练操作。所以这两个属性x 1(i )和x 2(i )相关性是非常强的。我们可以假设两者的关系是按正比关系变化的。如下图里的任意找的向量u1所示,数据散布在u1两侧,有少许噪声。 现在我们有两项数据,是二维的。那么如何将这两项变量转变为一个来描述飞行员呢由图中的点的分布可知,如果我们找到一个方向的U ,所有的数据点在U 的方向上的投影之和最大,那么该U 就能表示数据的大致走向。而在垂直于U 的方向,各个数据点在该方向的投影相对于在U 上的投影如果足够小,那么我们可以忽略掉各数据在该方向的投影,这样我们就把二维的数据转化成了在U 方向上的一维数据。

为了将u选出来,我们先对数据进行预处理。先求出所有数据的平均值,然后用数据与平均值的偏差代替数据本身。然后对数据归一化以后,再代替数据本身。 而我们求最大的投影和,其实就是求各个数据点在U上的投影距离的方差最大。而X T u 就是投影的距离。故我们要求下式的最大值: 1 m ∑(x(i)T u)2=u T( 1 m ∑x(i)x(i)T m i=1 ) m i=1 u 按照u是单位向量来最大化上式,就是求1 m ∑x(i)x(i)T m i=1 的特征向量。而此式是数据集 的协方差矩阵。 在实际应用中,我们不止面临二维的数据。因此不能使用几何的形式呈现,但原理也是一样。就是找到一组相互正交的单位向量u k,然后根据贡献率考虑选择其中的部分作为考量的维数,这也就实现了数据的降维。 三、实验步骤 1、将库里的400张照片分成两组。一组作为训练,一组作为库。每个人的前五张照片作为 训练,后五张作为库。训练的照片按照顺序的数字重命名。库的照片名字不变。 2、库照片处理。 ①将每一张库的照片转化成N维的向量。(库里的照片是112*92,故将转化成的矩阵按列或行展开,就是个10304维的向量)我们稍后要对如此多维的向量用PCA进行降维。然后把这些向量存入一个矩阵里。而我是将这200个向量以列的形式存在了矩阵里。 即 Z={Γ1,Γ2,Γ3,Γ4 (200)

模式识别实验报告(一二)

信息与通信工程学院 模式识别实验报告 班级: 姓名: 学号: 日期:2011年12月

实验一、Bayes 分类器设计 一、实验目的: 1.对模式识别有一个初步的理解 2.能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识 3.理解二类分类器的设计原理 二、实验条件: matlab 软件 三、实验原理: 最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行: 1)在已知 ) (i P ω, ) (i X P ω,i=1,…,c 及给出待识别的X 的情况下,根据贝叶斯公式计 算出后验概率: ∑== c j i i i i i P X P P X P X P 1 ) ()() ()()(ωωωωω j=1,…,x 2)利用计算出的后验概率及决策表,按下面的公式计算出采取i a ,i=1,…,a 的条件风险 ∑== c j j j i i X P a X a R 1 )(),()(ωω λ,i=1,2,…,a 3)对(2)中得到的a 个条件风险值) (X a R i ,i=1,…,a 进行比较,找出使其条件风险最小的 决策k a ,即()() 1,min k i i a R a x R a x == 则 k a 就是最小风险贝叶斯决策。 四、实验内容 假定某个局部区域细胞识别中正常(1ω)和非正常(2ω)两类先验概率分别为 正常状态:P (1ω)=; 异常状态:P (2ω)=。 现有一系列待观察的细胞,其观察值为x : 已知先验概率是的曲线如下图:

)|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为(-2,)(2,4)试对观察的结果 进行分类。 五、实验步骤: 1.用matlab 完成分类器的设计,说明文字程序相应语句,子程序有调用过程。 2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3.最小风险贝叶斯决策,决策表如下: 结果,并比较两个结果。 六、实验代码 1.最小错误率贝叶斯决策 x=[ ] pw1=; pw2=; e1=-2; a1=; e2=2;a2=2; m=numel(x); %得到待测细胞个数 pw1_x=zeros(1,m); %存放对w1的后验概率矩阵 pw2_x=zeros(1,m); %存放对w2的后验概率矩阵

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