文件名称：opencv人脸表情识别
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更新时间：2024-01-18 09:48:26
python 表情识别 opencv 表情数据库 基础练习模板
前一段时间，我写了一篇关于线性判别分析的文章，这是一种通常用于降维和分类的统计方法。它是由伟大的统计学家RA Fisher爵士发明的，他在1936年发表的论文“在分类学问题中使用多次测量”中成功地将其用于花朵分类（著名的Iris数据集仍可从UCI机器学习存储库中获得。）。但是，如果主成分分析（PCA）表现出色，为什么还需要另一种降维方法呢？嗯，PCA找到了线性的特征组合，这些特征使数据的总方差最大化。尽管这显然是表示数据的一种有效方法，但它不考虑任何类，因此在丢弃某些组件时可能会丢失很多区分性信息。这可能会产生不好的结果，尤其是在分类时。为了找到在类之间最好地分开的特征的组合，线性判别分析改为