基于PCA的人脸识别算法在MATLAB中的实现可以分为以下几个步骤:数据准备、PCA降维、特征投影、分类器训练和评估。以下是详细的实现步骤和相应的代码片段: 1. 准备人脸数据集,并将其分为训练集和测试集 首先,你需要一个包含人脸图像的数据集,并将其分为训练集和测试集。这里以ORL人脸数据集为例。 matlab % 假设ORL...
1.4.1 PCA算法 1.4.2 实例 1.5. 讨论 根据上面对PCA的数学原理的解释,可以了解到一些PCA的能力和限制。PCA本质上是将方差最大的方向作为主要特征,并且在各个正交方向上将数据“离相关”,也就是让它们在不同正交方向上没有相关性。 因此,PCA也存在一些限制,例如它可以很好的解除线性相关,但是对于高阶相关性就没...
接着使用PCA提取人脸特征,使用奇异值分解定理计算协方差矩阵的特征值和特征向量以及使用最近邻法分类器欧几里得距离来进行人脸判别分类。在实验中我们发现基于PCA的人脸识别系统的识别率很高,而且具有一定鲁棒性,所以基于PCA的人脸识别算法的实现的研究还是有意义。 关键词:人脸识别 PCA算法奇异值分解定理欧几里得距离 Abstrac...
基于Matlab PCA人脸识别、单人识别、多人识别(库内和库外) 314 -- 0:40 App 基于Matlab实现PCA人脸识别系统(GUI界面) 628 -- 0:26 App Matlab PCA算法的人脸识别(ORL人脸库) 135 -- 0:33 App Matlab模板匹配北京车牌识别系统(GUI界面)-京牌 61 -- 0:11 App 基于Matlab识别数字表盘和指针表盘 285...
4 -- 0:35 App 基于Matlab实现PCA人脸识别算法(GUI界面)(可答疑) 58 -- 0:31 App 基于MatlabSIFT特征的图像配准(教学) 7 -- 0:33 App 基于MATLAB人脸识别系统(可以检测多张脸)(MATLAB) 169 -- 0:38 App 基于MATLAB火焰识别系统(带QT界面)(教学) 3 -- 0:28 App 基于MATLAB进行人脸识别和表情...
人脸识别技术先进,应用广泛。借助PCA算法,利用MATLAB GUI可以简单操作,通过对待识别图像的预处理即可提高识别率。本文首先对相关概念进行了阐述,对工作原理进行了介绍,具体对基于PCA算法人脸识别的MATLAB实现进行了解析。 2 部分代码 function [neednum,average_face, immin, newVT] = newVT(imdata)%此过程为标准PCA...
基于PCA的人脸识别算法研究?p31% i = i + 1; % xmean' * vsort(:,i) 是小矩阵的特征向量向大矩阵特 征向量转换的过程%end%以 5、下两行add by gongxun将练习样本对坐标系上进行投影,得到一个 M*p阶矩阵allcoorallcoor = allsamples * base; % allcoor里面是每张练习人脸图片在M*p 子空间中的一...
PCA人脸识别算法Matlab版 1.数据准备 function T=CreateDatabase(TrainDatabasePath) %Align a set of face images (the training set T1, T2, ... , TM ) % %Description: This function reshapes all 2D images of the training database %into 1D column vectors. Then, it puts these 1D column ...
1.3 基于PCA的识别算法 所得人脸图像是一个大小为MxN的二维图像, 可以看成长度为MN的人脸图像列向量。为了将二维人脸图像变为列向量,采取的措施为:首先计算出人脸图像的大小,然后将人脸图像经行转置,最后按列依次取出所有灰度值形成大小为MN的一维向量,其实整个阶段的效果相当于将图像的灰度值按行取出依次连接成一维...