机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测

机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测

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一、实验目的

1.理解SVM原理

2.掌握scikit-learn操作SVM的方法

二、实验原理

SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

具体原理：
1.在n维空间中找到一个分类超平面，将空间上的点分类。如下图是线性分类的例子。

2.一般而言，一个点距离超平面的远近可以表示为分类预测的确信或准确程度。SVM就是要最大化这个间隔值。而在虚线上的点便叫做支持向量Supprot Verctor。

3.实际上，我们会经常遇到线性不可分的样例，此时，我们的常用做法是把样例特征映射到高维空间中去(如下图)；

4.线性不可分映射到高维空间，可能会导致维度大小高到可怕(19维乃至无穷维的例子)，导致计算复杂。核函数的价值在于它虽然也是讲特征进行从低维到高维的转换，但核函数绝就绝在它事先在低维上进行计算，而将实质上的分类效果表现在了高维上，也就如上文所说的避免了直接在高维空间中的复杂计算。

5.使用松弛变量处理数据噪音

sklearn中SVM的结构，及各个参数说明如下

sklearn.svm.SVC ：

C：C-SVC的惩罚参数C?默认值是1.0
C越大，相当于惩罚松弛变量，希望松弛变量接近0，即对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样对训练集测试时准确率很高，但泛化能力弱。C值小，对误分类的惩罚减小，允许容错，将他们当成噪声点，泛化能力较强。
kernel ：核函数，默认是rbf，可以是‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed’
　　0 – 线性：u’v
　　 1 – 多项式：(gamma*u’v + coef0)^degree
　　2 – RBF函数：exp(-gamma|u-v|^2)
　　3 –sigmoid：tanh(gammau’v + coef0)
degree ：多项式poly函数的维度，默认是3，选择其他核函数时会被忽略。
gamma ： ‘rbf’,‘poly’ 和‘sigmoid’的核函数参数。默认是’auto’，则会选择1/n_features
coef0 ：核函数的常数项。对于‘poly’和 ‘sigmoid’有用。
probability ：是否采用概率估计？.默认为False
shrinking ：是否采用shrinking heuristic方法，默认为true
tol ：停止训练的误差值大小，默认为1e-3
cache_size ：核函数cache缓存大小，默认为200
class_weight ：类别的权重，字典形式传递。设置第几类的参数C为weightC(C-SVC中的C)
verbose ：允许冗余输出？
max_iter ：最大迭代次数。-1为无限制。
decision_function_shape ：‘ovo’, ‘ovr’ or None, default=None3
random_state ：数据洗牌时的种子值，int值

主要调节的参数有：C、kernel、degree、gamma、coef0。

三、实验环境

Python 3.9

Jupyter

四、实验内容

利用sklearn中的svm支持向量机对fetch_lfw_people数据进行人脸识别，并将预测结果可视化。

五、实验步骤

1.准备数据

1.首先需要的数据有：joblib、lfw_funneled、pairs.txt、pairsDevTest.txt、pairsDevTrain.txt
注意：也可以直接使用fetch_lfw_people这个函数是用来加载lfw人脸识别数据集的函数。

2.其次在其路径中创建一个文件

3.最后在文件里创建一个ipynb文件

SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

2.业务理解

利用sklearn中的svm支持向量机做人脸识别

该数据集是在互联网上收集的著名人物的JPEG图片的集合，所有详细信息可在官方网站上获得：

http://scikit-learn.org/stable/datasets/labeled_faces.html

http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/

每张照片都以一张脸为中心。每个通道的每个像素（RGB中的颜色）由范围为0.0-1.0的浮点编码。

该任务称为面部识别（或识别）：给定面部图片，找到给定训练集（图库）的人的姓名。

3.数据理解

1.在刚才新建的ipynb文件中，编写代码，导入数据

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
import seaborn as sns;sns.set()  
from matplotlib.font_manager import  FontProperties  
#导入fetch_lfw_people  
from sklearn.datasets import  fetch_lfw_people  
#fetch_lfw_people函数加载人脸识别数据集  
faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60)  
#输出人名
print(faces.target_names)  
#输出人脸数据结构
print(faces.images.shape)

说明：
fetch_lfw_people这个函数是用来加载lfw人脸识别数据集的函数，返回data,images,target,target_names.分别是向量化的人脸数据，人脸，人脸对应的人名编号，人名

关于此函数参数的描述：min_faces_per_person：提取的数据集将只保留至少具有min_faces_per_person个不同人的图片

具体数据可参考官方文档：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.fetch_lfw_people.html

2.绘制图形

#使用subplots 画图  
fig,ax = plt.subplots(3,5)  
#在每一行上绘制子图  
for i,axi in enumerate(ax.flat):  axi.imshow(faces.images[i],cmap="bone")  axi.set(xticks=[],yticks=[],xlabel=faces.target_names[faces.target[i]])  
plt.show()  

注释： 使用subplots会返回两个东西，一个是matplotlib.figure.Figure，也就是fig，另一个是Axes object or array of Axes objects，也就是代码中的ax；把f理解为你的大图，把ax理解为包含很多小图对象的array；所以下面的代码就使用ax[0][0]这种从ax中取出实际要画图的小图对象；画出的图如下所示；

4.数据划分为测试集和训练集

1.划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import  train_test_split  
Xtrain,Xtest,ytrain,ytest=train_test_split(faces.data,faces.target,random_state=42)  
Xtrain  

5.模型构建

1.建立模型，计算人脸数据集上的PCA（特征脸）（处理为标记的）

from sklearn.svm import  SVC  
from sklearn.decomposition import  PCA  
from sklearn.pipeline import make_pipeline  pca = PCA(n_components=150,whiten=True,random_state=42,svd_solver='randomized')  
svc = SVC(kernel='rbf',class_weight='balanced')  
model = make_pipeline(pca,svc)  

说明：PCA主要是通过奇异值分解将数据映射到低纬度的空间（正交去相关）。PCA在数据降维，数据压缩，特征提取有很大贡献。在此，我们利用PCA提取150个主要特征，并将人脸数据全部映射到150维度，通过这150维人脸特征作为训练数据训练基于rbf kernel的SVM，模型差不多有0.85的准确率

6.参数调整

1.param_grid把参数设置成了不同的值，C：权重；gamma：多少的特征点将被使用，因为我们不知道多少特征点最好，选择了不同的组合

#参数调整  
from sklearn.model_selection import GridSearchCV  
param_grid = {"svc__C":[1,5,10,50],"svc__gamma":[0.0001,0.0005,0.001,0.005]}  
#把所有我们所列参数的组合都放在SVC里面进行计算，最后看出哪一组函数的表现度最好  
grid = GridSearchCV(model,param_grid)  
%time grid.fit(Xtrain,ytrain)  
print(grid.best_params_)  

说明：svc__C为10svc__gamma为0.001表现度最好

7.预测测试集的人名编号

model = grid.best_estimator_  
model 

预测测试集：

yfit = model.predict(Xtest)  
yfit  

说明：结果为预测的人名编号

8.显示预测结果

1.数据可视化，把需要打印的图打印出来,预测的结果和实际结果一致，人名字体颜色为黑色，否则为红色

#显示预测结果  
fig,ax = plt.subplots(4,6)  
for  i,axi in enumerate(ax.flat):  axi.imshow(Xtest[i].reshape(62,47),cmap="bone")  axi.set(xticks=[],yticks=[])  #设置y轴上的标签  axi.set_ylabel(faces.target_names[yfit[i]].split()[-1],color="black" if yfit[i]==ytest[i] else "red")  
fig.suptitle("Incorrect Labels in Red",size=14)  
plt.show() 

9.分析预测结果的准确性

使用seaborn.heatmap绘制颜色编码矩阵

解释：seaborn.heatmap()将矩形数据绘制为颜色编码矩阵。

seaborn.heatmap（data，vmin = None，vmax = None，cmap = None，center = None，robust = False，annot = None，fmt =‘。2g’，annot_kws = None，linewidths = 0，linecolor =‘white’，cbar =是的，cbar_kws =无，cbar_ax =无，square = False，xticklabels =‘auto’，yticklabels =‘auto’，mask = None，ax = None，** kwargs ）

重要参数说明：

• data：矩形数据集

• square：布尔值，可选，如果为True，则将Axes方面设置为“相等”，以使每个单元格为方形

• annot：bool或矩形数据集，可选，如果为True，则在每个单元格中写入数据值。如果数组具有相同的形状data，则使用此选项来注释热图而不是原始数据。

• fmt：string，可选，添加注释时要使用的字符串格式代码。

• cbar：布尔值，可选，是否绘制颜色条

• xticklabels，yticklabels：“auto”，bool，list-like或int，optional。如果为True，则绘制数据框的列名称。如果为False，则不绘制列名称。如果是列表，则将这些替代标签绘制为xticklabels。如果是整数，则使用列名称，但仅绘制每个n标签。如果是“自动”，请尝试密集绘制不重叠的标签

#分析预测结果的准确性  
from sklearn.metrics import  confusion_matrix  
#混淆矩阵  
mat = confusion_matrix(ytest,yfit)  
#绘制热图  
sns.heatmap(mat.T,square=True,annot=True,fmt="d",cbar=False,xticklabels=faces.target_names,yticklabels=faces.target_names)  
plt.rcParams["font.family"]="SimHei"  
plt.xlabel("真实值")  
plt.ylabel("预测值")  
plt.show()  

10.完整代码

import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
import seaborn as sns;sns.set()  
from matplotlib.font_manager import  FontProperties  
#导入fetch_lfw_people  
from sklearn.datasets import  fetch_lfw_people  
#fetch_lfw_people函数加载人脸识别数据集  
faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60)  
#输出人名
print(faces.target_names)  
#输出人脸数据结构
print(faces.images.shape)#使用subplots 画图  
fig,ax = plt.subplots(3,5)  
#在每一行上绘制子图  
for i,axi in enumerate(ax.flat):  axi.imshow(faces.images[i],cmap="bone")  axi.set(xticks=[],yticks=[],xlabel=faces.target_names[faces.target[i]])  
plt.show()#划分训练集和测试集  
from sklearn.model_selection import  train_test_split  
Xtrain,Xtest,ytrain,ytest=train_test_split(faces.data,faces.target,random_state=42)  
Xtrain  #建模  
from sklearn.svm import  SVC  
from sklearn.decomposition import  PCA  
from sklearn.pipeline import make_pipeline  
#计算人脸数据集上的PCA(特征脸)(处理为未标记的)  
pca = PCA(n_components=150,whiten=True,random_state=42,svd_solver='randomized')  
svc = SVC(kernel='rbf',class_weight='balanced')  
model = make_pipeline(pca,svc)   #参数调整  
from sklearn.model_selection import GridSearchCV  
param_grid = {"svc__C":[1,5,10,50],"svc__gamma":[0.0001,0.0005,0.001,0.005]}  
#把所有我们所列参数的组合都放在SVC里面进行计算，最后看出哪一组函数的表现度最好  
grid = GridSearchCV(model,param_grid)  
%time grid.fit(Xtrain,ytrain)  
print(grid.best_params_)  model = grid.best_estimator_  
model  
yfit = model.predict(Xtest)  
yfit  #显示预测结果  
fig,ax = plt.subplots(4,6)  
for  i,axi in enumerate(ax.flat):  axi.imshow(Xtest[i].reshape(62,47),cmap="bone")  axi.set(xticks=[],yticks=[])  #设置y轴上的标签  axi.set_ylabel(faces.target_names[yfit[i]].split()[-1],color="black" if yfit[i]==ytest[i] else "red")  
fig.suptitle("Incorrect Labels in Red",size=14)  
plt.show() #分析预测结果的准确性  
from sklearn.metrics import  confusion_matrix  
#混淆矩阵  
mat = confusion_matrix(ytest,yfit)  
#绘制热图  
sns.heatmap(mat.T,square=True,annot=True,fmt="d",cbar=False,xticklabels=faces.target_names,yticklabels=faces.target_names)  
plt.rcParams["font.family"]="SimHei"  
plt.xlabel("真实值")  
plt.ylabel("预测值")  
plt.show()  

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总结

逻辑回归可以分为线性与非线性，也可以根据类的个数分为二分类与多分类问题，使用时需要灵活应用，能够构造损失函数并求梯度，同时能够用算法实现并进行训练预测。

事实上，细心的同学会发现，在逻辑回归中，我们发现是多个输入（即p个指标），最终输出一个结果（0或1），处理过程是输入乘上权重w加偏置b，再对结果用sigmoid 函数处理，这个过程其实很接近于神经网络了，而逻辑回归的模型更接近于感知机。对于神经网络，它不只有输入和输出两层，而且增加了更多的隐藏层，每一层的处理结果都作为下一层的输入，那么它的损失函数与梯度的求解也将更加复杂，模型也复杂许多。