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【人脸识别】MATLAB GUI实现SVM+PCA算法的人脸识别【附带源码 369期】.zip

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简介:
本资源提供基于MATLAB GUI的SVM结合PCA算法进行人脸识别的完整项目代码,适用于科研与学习。包括详细注释和数据集,有助于深入理解人脸识别技术原理及实践应用。 在海神之光上传的代码可以运行且亲测有效,只需替换数据即可使用,适合编程新手;1、压缩包内包括主函数main.m以及用于调用的其他m文件;无需单独运行结果效果图;2、所需Matlab版本为2019b。若遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助;3、操作步骤如下:将所有文件放置在Matlab当前工作目录中,双击打开main.m文件,点击运行直至程序完成并得到最终结果;4. 若有更多需求如获取完整代码、复现期刊文献内容、定制化服务或是科研合作等,请直接与博主联系。具体可提供的服务包括但不限于:人脸表情识别(LBP+LPQ算法融合)、PCA+SVM方法的人脸表情识别,人脸识别技术(例如BP神经网络方法、KL变换法、LBP特征提取以及PCA+SVM和单一的PCA方法),还有人数统计等功能。

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  • MATLAB GUISVM+PCA 369】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB GUI的SVM结合PCA算法进行人脸识别的完整项目代码,适用于科研与学习。包括详细注释和数据集,有助于深入理解人脸识别技术原理及实践应用。 在海神之光上传的代码可以运行且亲测有效,只需替换数据即可使用,适合编程新手;1、压缩包内包括主函数main.m以及用于调用的其他m文件;无需单独运行结果效果图;2、所需Matlab版本为2019b。若遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助;3、操作步骤如下:将所有文件放置在Matlab当前工作目录中,双击打开main.m文件,点击运行直至程序完成并得到最终结果;4. 若有更多需求如获取完整代码、复现期刊文献内容、定制化服务或是科研合作等,请直接与博主联系。具体可提供的服务包括但不限于:人脸表情识别(LBP+LPQ算法融合)、PCA+SVM方法的人脸表情识别,人脸识别技术(例如BP神经网络方法、KL变换法、LBP特征提取以及PCA+SVM和单一的PCA方法),还有人数统计等功能。
  • 】利用MATLAB GUIPCAMatlab 748】.mp4
    优质
    本视频详细介绍如何使用MATLAB GUI及PCA算法进行人脸识别,并提供相关代码。适合对图像处理和模式识别感兴趣的开发者学习研究。 佛怒唐莲上传的视频均配有对应的完整代码,这些代码均可运行并经过测试验证适用于初学者。 1、代码压缩包内容: 主函数:main.m; 其他调用函数文件;无需单独运行。 还包括程序的运行结果示例图。 2、所需软件版本: Matlab 2019b。如遇问题,请根据提示进行调整,如有困难可向博主求助。 3、操作步骤如下: 第一步:将所有文件放置于当前工作目录中; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 4、仿真咨询及其他服务 如需进一步帮助或定制化需求,请联系博主。 - 完整代码提供(例如博客文章中的资源) - 期刊论文或参考文献的重现 - Matlab程序开发与优化 - 科研项目合作
  • 】利用PCA门禁系统(Matlab).zip
    优质
    本资源提供了一个基于PCA算法实现的人脸识别门禁系统的详细介绍及Matlab源码,适用于研究和学习人脸识别技术。 基于主成分分析(PCA)算法的人脸识别门禁系统含Matlab源码。
  • 基于MATLAB GUIPCA
    优质
    本项目采用MATLAB GUI平台,实现了基于PCA算法的人脸识别系统。通过主成分分析提取人脸特征,以图形化界面展示识别过程及结果,便于用户操作和理解人脸识别技术原理。 基于MATLAB GUI实现的PCA算法人脸识别演示程序是一个非常基础的应用示例,免费提供给大家参考使用。该演示使用的数据库是att数据库,你可以根据需要将其替换为自己的数据集以验证算法的有效性。
  • 图像】利用PCAMATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一套基于主成分分析(PCA)的人脸识别算法的MATLAB实现代码。通过降维技术有效提取人脸特征,适用于初学者学习和研究人脸识别技术。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • 基于PCASVM-MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一种利用主成分分析(PCA)和支撑向量机(SVM)技术进行人脸识别的方法,并通过MATLAB编程实现。适合研究者和技术爱好者学习参考。 该代码中的SVM算法是纯手写的,并没有直接调用MATLAB的svm包。其中包括了ORL人脸数据集,可以下载并运行。只需调整图像目录即可使用。此代码运行良好,最终识别准确率为86%。
  • 基于PCASVM
    优质
    本研究提出了一种结合主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)的人脸识别算法。通过PCA降低维度并提取关键特征,再利用SVM进行分类识别,有效提升了人脸识别的准确率和效率。 人脸识别算法通过PCA降维和SVM分类器实现。该方法包括工程文件代码以及测试人脸数据库的使用。
  • 】基于KL变换Matlab).zip
    优质
    本资源提供了一种利用KL变换进行高效人脸特征提取与模式识别的技术方案,并包含实用的Matlab实现代码。适合研究和学习使用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真。
  • GUISVM(结合PCA和KPCA)-含.zip
    优质
    本资源提供了一种利用支持向量机(SVM)进行人脸识别的方法,结合了主成分分析(PCA)与核主成分分析(KPCA),并附带图形用户界面(GUI),内含完整源代码。 基于PCA与KPCA的SVM人脸识别系统附带GUI界面。