Phân tích thành phần chính (PCA) là một kỹ thuật giảm chiều dữ liệu mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi trong nhận diện khuôn mặt. Bằng cách giảm số lượng biến số mà không làm mất đi các thông tin quan trọng, PCA giúp tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu và tăng độ chính xác của hệ thống nhận diện. Trong lĩnh vực nhận diện khuôn mặt, PCA được áp dụng để trích xuất các đặc trưng chính của khuôn mặt từ hình ảnh, loại bỏ nhiễu và giảm thiểu sự phức tạp của mô hình. Điều này không chỉ giúp hệ thống trở nên nhanh hơn mà còn cải thiện khả năng nhận diện và phân loại khuôn mặt trong các ứng dụng thực tế, từ an ninh đến tương tác người-máy. Tìm hiểu chi tiết về cách PCA có thể được triển khai để nâng cao hiệu suất và độ chính xác của các hệ thống nhận diện khuôn mặt hiện đại.
XEM THÊM ==> Hướng dẫn cài đặt chi tiết
Nguồn: Sharecode.vn
Sử dụng pycharm hoặc ide khác hỗ trợ python
pip install -r requirements.txt