matlab分时代码-PCA-based-face-recognition:基于PCA的面部识别

matlab分时代码Matlab基于PCA的人脸识别 项目介绍 这是一个使用PCA的非常简单但非常有效的人脸识别系统，该系统基于特征值和特征向量。 PCA基本上意味着在给定大小为m * n的图像中，我们仅提取足以表示整个图像的那些分量。 它类似于物理概念，在物理概念中，我们用一个点作为质量中心来表示整个波德。 因此，通过提取这些成分，我们显着减小了图像尺寸，并且在此之后的处理变得非常快。 训练阶段 因此，首先我们需要一个用于培训阶段的数据库。 我们选择一个名为face94的数据库，其中包含许多人的面部图像。 每个人有20张图片。 因此，在训练阶段，我们选择30个人，每个人10张图片，因此总数为300张图片。 可以在“ Train_Db”文件中看到。 每个人剩下的10张图像一起构成了测试阶段。 在Matlab中编码 现在，在创建训练文件夹之后，我们将图像分别命名为1.jpeg，2.jpeg，...... 300.jpeg。 这有助于我们轻松编写matlab代码，并减少了培训时间。 现在在Matlab上完成图像的数学运算，该文件位于'Train_Db'文件夹中，并且该文件在外部存储库中共享