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大作业-人脸识别 识别过程5.读取待识别图像6.将待识别图像投影到基图像上，得到投影系数7.用投影系数重构图像（检验基图像是否正确）.8.对投影系数进行分类9.统计识别结果计算识别率 K-NN 分类器 K-Nearest Neighbors(K-NN)，K-近邻算法1.根据距离度量公式（如：欧氏距离），得出待分类数据点和所有已知类别的样本点中，距离最近的k个样本。2.统计这k个样本点中，各个类别的数量。采用“多数投票”的方式得到待分类点的类别。具体要求：训练和识别过程分开；数据集共有40个人，每人10幅图像，分别选7，8，9幅图像做训练，相应地，剩余3，2，1幅图像做测试；训练阶段验证正交基是否正确，选200个正交基对任一参与训练的图像进行重构，显示原始图像和重构图像，看是否区别明显；识别过程K-NN中的K值分别取1和3。自动统计识别率-6组（编程序，而不是人工逐一输入）正交基图像的个数固定取30.