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基于PCA算法实现人脸识别(完整代码文件,附操作说明、演示视频)

1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别;读取人脸数据库;主成分分析法降维并去除数据之间的相关性;数据规格化;SVM训练(选取径向基和函数);读取测试数据、降维、规格化;用步骤4产生的分类函数进行分类(多分类问题,采用一对一投票策略,归位得票最多的一类);输出匹配度最高的一个
2018-04-15 上传大小:6.7MB
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PCA人脸识别

PCA带图像% Face recognition by Santiago Serrano %人脸识别代码 clear all close all clc % number of images on your training set. %训练集数目 M=10; %Chosen std and mean. %It can be any number that it is close to the std and mean of most of the images. um=100; ustd=80; %read and show images(bmp); %读入M个训练图像并显示在一个窗口上 S=[]; %img matrix figure(1); for i=1:M str=strcat('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\6311661897288432PCA\97288432PCA\',int2str(i),'.bmp'); %concatenates two strings that form the name of the image eval('img=imread(str);'); subplot(ceil(sqrt(M)),ceil(sqrt(M)),i) imshow(img) if i==3 title('Training set','fontsize',18) end drawnow; [irow icol]=size(img); % get the number of rows (N1) and columns (N2)获得图像的大小,所有图像的大小要一致 temp=reshape(img',irow*icol,1); %creates a (N1*N2)x1 matrix一幅图像构造一个向量 向量的大小和图像大小有关 S=[S temp]; %X is a N1*N2xM matrix after finishing the sequence 生成一个向量矩阵,M个图像有M列 %this is our S end %Here we change the mean and std of all images. We normalize all images. %This is done to reduce the error due to lighting conditions. %下面是对图像规范化,更具所有图像的的平均值和方差 for i=1:size(S,2) temp=double(S(:,i)); m=mean(temp); st=std(temp); S(:,i)=(temp-m)*ustd/st+um; end %show normalized images 显示规范化后的图像 figure(2); for i=1:M str=strcat(int2str(i),'.bmp'); img=reshape(S(:,i),icol,irow); img=img'; eval('imwrite(img,str)'); subplot(ceil(sqrt(M)),ceil(sqrt(M)),i) imshow(img) drawnow; if i==3 title('Normalized Training Set','fontsize',18) end end %mean image;显示平均图像,所有图像叠加在一起 m=mean(S,2); %obtains the mean of each row instead of each column tmimg=uint8(m); %converts to unsigned 8-bit integer. Values range from 0 to 255 img=reshape(tmimg,icol,irow); %takes the N1*N2x1 vector and creates a N2xN1 matrix img=img'; %creates a N1xN2 matrix by transposing the image. figure(3); imshow(img); title('Mean Image','fontsize',18) % Change image for manipulation %对图像变换便于处理

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MATLAB人脸识别(PCA实现)

MATLAB人脸识别工程(PCA 主成分降维实现) 包含基于PCA算法实现人脸识别的代码文件和人脸数据库

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PCA算法实现人脸识别基于matlab GUI界面)

基于matlab GUI实现PCA算法的人脸识别demo,很基础的一个demo应用,免费给大家参考。人脸识别的数据库是att数据库,你可以修改成自己的数据库,完成算法的验证。

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基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统源代码

基于主成分分析(PCA)的人脸识别系统源代码

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PCA人脸识别matlab代码

完整的利用PCA实现人脸识别分类的代码,包括测试数据集,数据集归数据集原作者所有,用户仅可用来测试。

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PCA和LDA人脸识别matlab代码(最紧邻分类器)

在matlab下实现LDA和PCA人脸特征提取算法和用最近令分类器分类,在标准人脸库上测试效果不错,有很高的识别率。本代码已经经过调试,直接能运行的。

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基于PCA人脸识别Matlab代码(毕设必备)

基于PCA人脸识别,首先对训练人脸库进行的某个人脸特征提取;根据提取的特征,在测试人脸库中检索出训练人脸库的人脸。

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PCA-SVM人脸识别代码

采用PCA进行人脸特征脸的提取,基于osu-svm进行分类,采用的数据集是ORL人脸库,识别正确率可达93%。资源包括代码,osu-svm工具箱,orl人脸库、实验保存的数据以及对程序的详细说明,值得刚开始做人脸识别的看看!

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人脸识别完整代码(包括PCA_LDA算法)

这是我写的人脸识别代码,识别率可达到100%。但是你要自己调调,可以写篇论文。

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基于PCA的人脸识别(matlab)

关键词: PCA;人脸识别;matlab;人脸检测 采用PCA 算法进行人脸识别,通过抽取人脸的主要成分,构成特征脸空间,识别时 将测试图像投影到此空间,得到一组投影系数,通过与训练样本库中的人脸图像比较进行识别选择最佳匹配人脸。 采用matlab编程,以及GUI编程,代码测试无误,且附有详细注释,易于阅读。内附两个pdf文件,一个是算法流程的解释说明,另一个pdf是对人脸识别技术的概述,适合想要系统学习人脸识别的入门教程。

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基于PCA的人脸识别

PCA重构和PCA人脸识别代码(自己编写)本实验基于PCA实现对人脸的分类识别,首先把原始的高维图像数据转变为主成分上的投影系数,对于待分类的图像,用同样的方法得到投影系数,然后和原始数据的系数进行比较分析,从而最终实现人脸的识别。实验结果也表明所设计的算法的有效性,在特定场合下的应用具有一定的参考意义。同时包括ORL数据库

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人脸识别代码完整+实例步骤

人脸识别代码基于PCA的 完整步骤+实例详解

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基于PCA和LDA实现的人脸识别程序

Java语言+openCV实现的人脸识别,JavaFX实现的拍照程序,有界面

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PCA人脸识别C++源代码

经典的PCA人脸识别算法,C++源代码都是我自己写的,第一次上传,写得不好的地方请多多指教。已经经过我的多次测试和观察数据,代码运行正常,下载之后只要配置好opencv即可。

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基于主成分分析的人脸二维码识别完整程序

基于主成分分析的人脸二维码识别完整程序,可以直接运行

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人脸识别算法

基于pca实现的人脸识别,附有论文和代码。

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PCA 人脸识别相关论文(English)

搜到几篇基于PCA的人脸识别的相关文档 人脸识别 论文 文档 PCA人脸识别 论文 文档 PCA

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人脸识别算法实现(PCA+SVM)

人脸识别算法实现 基于PCA降维和SVM分类器实现 包含工程文件代码和测试人脸数据库

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基于PCA的人脸识别系统程序(JAVA+MATLAB版)

基于PCA的人脸识别系统,JAVA和MATLAB程序一一对应。并且JAVA版使用了OpenCV。MATLAB程序可直接运行。JAVA版需要配置环境。具体的环境配置可参照博文http://blog.csdn.net/qq_28352753/article/details/78653710

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国外资源 基于PCA的人脸识别matlab代码

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