支持向量機性別識別

我一直在本週在一個性別識別項目（在python中）使用的第一：Fisherfaces作爲特徵提取方法和1-NN分類器與歐幾里得距離，但現在我雖然它不夠可靠（在我的愚見），所以即將使用支持向量機，但即時通訊失去了，當我必須創建和訓練一個模型使用它在我的圖像數據集，但我找不到我需要在http://scikit-learn.org命令的解決方案。我試過這個代碼，但它不工作，不知道爲什麼在執行我有這樣的錯誤：支持向量機性別識別

File "prueba.py", line 46, in main 
    clf.fit(R, r) 
    File "/Users/Raul/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/svm/base.py", line 139, in fit  
X = check_array(X, accept_sparse='csr', dtype=np.float64, order='C') 
    File "/Users/Raul/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 350, in check_array 
    array.ndim) 
ValueError: Found array with dim 3. Expected <= 2

這是我的代碼：

import os, sys 
import numpy as np 
import PIL.Image as Image 
import cv2 
from sklearn import svm 


def read_images(path, id, sz=None): 
    c = id 
    X,y = [], [] 
    for dirname, dirnames, filenames in os.walk(path): 
     for subdirname in dirnames: 
      subject_path = os.path.join(dirname, subdirname) 
      for filename in os.listdir(subject_path): 
       try: 
        im = Image.open(os.path.join(subject_path, filename)) 
        im = im.convert("L") 
        # resize to given size (if given) 
        if (sz is not None): 
         im = im.resize(sz, Image.ANTIALIAS) 
        X.append(np.asarray(im, dtype=np.uint8)) 
        y.append(c) 
       except IOError as e: 
        print "I/O error({0}): {1}".format(e.errno, e.strerror) 
       except: 
        print "Unexpected error:", sys.exc_info()[0] 
        raise 
         #c = c+1 
    return [X,y] 


def main(): 
    # check arguments 
    if len(sys.argv) != 3: 
     print "USAGE: example.py </path/to/images/males> </path/to/images/females>" 
     sys.exit() 
    # read images and put them into Vectors and id's 
    [X,x] = read_images(sys.argv[1], 1) 
    [Y, y] = read_images(sys.argv[2], 0) 
    # R all images and r all id's 
    [R, r] = [X+Y, x+y] 
    clf = svm.SVC() 
    clf.fit(R, r) 





if __name__ == '__main__': 
    main()

我會很感激的任何在怎麼樣的幫助，我可以做性別識別與SVM 感謝您閱讀

來源

2015-04-29 Raul S

X.append(np.asarray(im, dtype=np.uint8))

我想這是一個附加二維數組。你可能想flatten其追加使每個實例成爲該找前：的

array([255, 255, 255, ..., 255, 255, 255], dtype=uint8)

代替：

array([ 
    [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255], 
    [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255], 
    [255, 0, 0, ..., 0, 0, 0], 
    ..., 
    [255, 0, 0, ..., 0, 0, 0], 
    [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255], 
    [255, 255, 255, ..., 255, 255, 255]], dtype=uint8)

試試這個：

X.append(np.asarray(im, dtype=np.uint8).ravel())

來源

2015-04-30 04:31:17 greeness

感謝@greeness，現在我可以創建該模型進行預測。現在我所要做的就是加載我想要分析的臉部圖像並製作一個clf.predict（圖像），如果我得到的結果是1，那麼如果我得到0，結果是男人還是女人？感謝您的回覆 –

是的。說得通。 – greeness

支持向量機性別識別

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