人脸识别 采用的是knn分类器

资 源 简 介

人脸识别 采用的是knn分类器

详 情 说 明

人脸识别是一种基于生物特征的识别技术，KNN（K-最近邻）分类器在此过程中扮演了关键角色。KNN是一种简单但强大的监督学习方法，适用于分类任务。在人脸识别中，KNN通过计算待测样本与训练样本的相似度，找出最近的K个邻居，并基于多数投票原则进行类别判定。

基于类内类间距离准则的KNN分类器优化了分类效果。类内距离是指同一类别样本间的相似程度，而类间距离则衡量不同类别样本的区分度。通过优化这两个指标，可以提升分类器的泛化能力，减少误判率。

特征提取是人脸识别的核心前置步骤。常用的方法包括PCA（主成分分析）、LBP（局部二值模式）或深度学习方法（如CNN）。这些技术用于降低数据维度，提取最具判别性的特征，从而提高KNN分类器的效率和准确性。

这种方法的优势在于简单直观，适用于小规模数据集，但在面对大规模高维数据时可能面临计算效率的挑战。