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pca method on Feret face database

This file is the Principal Component Analysis on the FERET database.
2009-06-11 上传大小:33KB
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Face recognition using kernel pca

face recognition ,kernel pca,orl face database

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人脸识别必备的FERET人脸数据库

美国军方的FERET人脸数据库,共1400幅图片。包括200个人,每人7幅,对应不同的姿态,表情,和光照条件,是目前最权威的人脸数据库,做人脸识别必备!

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Face recognition using gabor KPCA method

This source use gabor feature, kernel PCA, LDA method for face recognition. This is good to research on face recognition using gabor KPCA method

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DPCA二维PCA人脸识别源码

二维PCA人脸识别源码,针对ORL人脸库,识别率98%,matlab语言编程-Two-dimensional PCA face recognition source code for ORL face database, the recognition rate of 98, matlab language programming

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The_CAS-PEAL_Large-Scale_Chinese_Face_Database_and_Baseline_Evaluations

中科院中国人人脸数据库说明资料,介绍数据源以及如何验证。

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AR face database

AR人脸数据库,100个人,男女各50,共2600幅图像,pgm格式,包括表情、遮挡、光照的变化

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常用人脸数据库AR、GT、FERET、Yale

常用人脸数据库,包含AR、GT、FERET、Yale等数据库,适合用于做表情,姿态和光照等的人脸识别算法测试,说明文档包含常用数据库的网页链接。

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AR face database 图片+mat文件

AR人脸数据库的JPG和MAT格式,可以用作人脸识别。

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PCA for Face Recognition

PCA for Face Recognition, PPTX

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TwoDPCA用matlab实现的2dpca人脸识别程序

用matlab实现的2dpca人脸识别程序,运行速度比传统的pca方法快至少10倍, 识别率也比pca 高 -Using matlab to achieve 2dpca face recognition program, run faster than the traditional PCA method at least 10 times faster, than the PCA recognition rate is high

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FERET Database (80*80) 人脸数据库

FERET Database 80*80 人脸数据库

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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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CAS-PEAL Face Database(5合一)R1 全库

CAS-PEAL Face Database(5合一)R1 全库 全网最全

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feret人脸库

一个挺实用的人脸库,适合用于做人脸识别的训练。

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Yale Face Database (不是Yale B,也不是Extended Yale B)

压缩包里有三个文件,一个是裁剪过的165张jpg图像构成的文件夹,一个是32x32大小的mat文件,还有一个是64x64大小的mat文件。注意:这个数据集不是Yale B,也不是Extended Yale B数据集!

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FERET人脸图像库

包含各种手势的118名男性和118名女性,不同光照条件下的人脸图像,分辨率为80 × 80。

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PCA人脸识别源代码

pca人脸识别源代码FERET人脸库,通过matlab测试可以正常运行。

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FERET数据库

1993年,美国国防部高级研究项目署(Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验(Army Research Laboratory)成立了Feret(Face Recognition Technology)项目组,建立了FERET人脸数据库,用于评价人脸识别算法的性能。

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PCA例程基于FERET库

This package implements basic Principal Component Analysis in Matlab and tests is with grayscale portion of the FERET database. Images are not preprocessed and it is up to the user to preprocess the images as wanted, not changing the filenames. "pca.m" and "createDistMat.m" can be used on any database following the same principles described in the header of the files. "feret.m" is specific for the FERET database but can easily be transformed to be generic if needed. In addition to the three .m files, standard FERET gallery and probe set lists are given, along with a list of randomly chosen 500 images that can be used for testing: Training set: trainList.mat Gallery: feretGallery.mat Probe sets: fb.mat; fc.mat; dup1.mat; dup2.mat

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解析BJUT-3D-R1 face database数据文件的程序

读取BJUT-3D-R1 face database的数据文件需要用到数据库自带的工具,本程序可以直接解析该人脸数据库中的人脸数据文件。

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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