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pca人脸识别算法 评分

pca人脸识别算法,MATLAB编写,包含人脸库,可以直接运行

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所需积分/C币:15 上传时间:2019-04-25 资源大小:52.13MB
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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

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基于PCA算法的人脸识别(包含人脸库)

MATLAB编程的以PCA算法为基础的人脸识别,包含人脸库,经典的算法。

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PCA人脸识别算法+测试图片(可直接运行)

下载即可直接运行,包括了源程序以及测试数据库,程序比较老,仅供参考。

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PCA人脸识别算法

降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征,去除噪声和不重要的特征,从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中,降维在一定的信息损失范围内,可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为应用非常广泛的数据预处理方法。 降维具有如下一些优点: 1) 使得数据集更易使用。 2) 降低算法的计算开销。 3) 去除噪声。 4) 使得结果容易理解。 降维的算法有很多,比如奇异值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、因子分析(FA)、独立成分分析(ICA)。

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基于PCA算法的人脸识别代码,主要实现特征脸的提取和人脸的识别

基于PCA算法的人脸识别代码,主要实现特征脸的提取和人脸的识别

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