下图把特征脸按照特征值大小排列,可以看到特征值大的脸,其包含的有效信息更多。 取出特征值较大的特征脸,构成投影矩阵。这个投影矩阵可以把人脸投影到一个子空间上,我们称之为脸空间(face space)。 把某个人的所有脸都投影到脸空间中,求均值,得到脸空间中的一个点,称之为这个人的“特征”(pattern vector)。以此...
基于特征脸(PCA)的人脸识别方法:特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法,KL变换是___的一种最优正交变换。___的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基,保留其中重要的正交基,由这些基可以___低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性,就可以将这些投影用作识别的特征矢量,这就是特征脸方法...
2.人脸识别经典算法一:特征脸方法(Eigenface)(C)与特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法)(D),C篇对关于特征脸识别方法的步骤进行了详细的讲述,并且在一些关键细节问题中有着讲解,D篇对于PCA降维的原理有深入的剖析,都是非常不错的文章。 3.主成分分析PCA(E)与PCA (主成分分析)详解 (写给初学者) 结合...
基于web的人脸检测与人脸识别 然后,文章研究了基于特征脸、奇异值分解理论、小波理论、BP神经网络理论等人脸识别方法,最后采用通过K-L变换对图片进行降维,生成特征脸的方法。并与上面的人脸检测... 卓永亮 - 西安电子科技大学 被引量: 2发表: 2009年 带有年龄信息的PCA人脸识别技术 基于主成分分析(PCA)的人脸识别...
基于K-L 变换(PCA)的人脸识别方法又叫特征脸方法、本征脸方法（Eigenface ）[1,3]，最早由Turk 和Pentland 提出。本征脸方法是从主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)导出的一种人脸识别和描述技术。PCA 实质上是K-L 展开的网络递推实现,K-L 变换是图像压缩中的一种最优正交变换,其生成矩阵一般为...
PCA 实质上是 K-L 展开的网络递推实现,K-L 变换是图像 压缩中的一种最优正交变换,其生成矩阵一般为训练样本的总体散布矩阵。本正脸方法就是 将包含人脸的图像区域看作是一种随机向量,因此可以采用 K-L 变换获得其正交 K-L 基底。 对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状,故将其称为特征脸。利用...
基于PCA算法的人脸识别 该系统是基于OpenCV3.4+VS2015来实现在视频流中检测出人脸,并对人脸进行识别(已经存在的人脸库),从而得出身份。 利用CascadeClassifier类来进行人脸检测,利用特征脸识别EigenFaceRecognizer来进行人脸识别分类器的训练,特征脸识别采用了PCA算法,每一幅图中采集80维的高维向量。最终得到的识别率在百分...
直接线性判别分析算法(DLDA)通过选择去除组间散度矩阵的零空间来分类;主成分分析+线性判别分析(PCA+LDA)通过选用PCA对原始样本进行降维,然后使用LDA进行分类;基于稀疏编码的分类算法(SRC)也可以看作是寻找样本的语义空间表示,然后在语义空间中进行分类。而因此,本实验选取以上三种算法作为SONLDA的对比算法。 3.2实验过程...
6.4M · 百度网盘 前言 这次主要说说 Matlab 实现与可视化。上文(基于 PCA 的人脸识别方法——特征脸法 - 知乎 (zhihu.com))用了 YaleB 数据集不够好用,每个人的人脸图片数量不同,导致训练数据和测试数据划分比较麻烦。这次换了ORL数据集,好了些。
只有代码,数据用的是ORL_92*192人脸数据集,要另外自己下载,代码有一处错误,以及读取数据时的路径要更改。总体还是和不错的。wgjng 2016-05-03 10:47:06 评论 比较不错的资源,wrathanger 2016-04-13 21:14:27 评论 看了评论,修改了一下,挺好用的。不过PCA似乎已经 不是主流了mc...