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基于Eigenface的人脸识别(Matlab)

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简介：
本项目采用Matlab实现基于Eigenface算法的人脸识别系统，通过主成分分析技术提取人脸特征，实现高效准确的人脸识别。 做人脸识别的Eigenface方法在Matlab中的实现非常有用。

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  • 基于Eigenface的人脸识别(Matlab)
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    本项目采用Matlab实现基于Eigenface算法的人脸识别系统，通过主成分分析技术提取人脸特征，实现高效准确的人脸识别。 做人脸识别的Eigenface方法在Matlab中的实现非常有用。
     
  • 基于Python的Eigenface人脸识别实现.zip
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    本项目为一个利用Python编程语言实现的人脸识别系统，采用Eigenface算法进行面部特征提取与分析。代码封装于压缩包中，适合初学者研究学习。 资源包含文件：设计报告word文档及源码（调用摄像头进行人脸识别）。使用opencv自带的haar_cascade_frontalface_default.xml文件来检测人脸，并调整框大小以切出自己的面部图像，然后将其resize至与AT&T数据库相同的数值并转换为pgm格式，命名为s41。开发使用的环境是Python 3.7和OpenCV 4.5.0，在Visual Studio Code中进行开发工作。主要使用了cv2、numpy、matplotlib等python开源库。 详细介绍可参考相关文献或资料。
     
  • 基于PCA算法的Eigenface人脸识别训练与识别方法
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    本研究探讨了利用主成分分析(PCA)算法实现Eigenface人脸识别技术的方法，包括训练模型和进行人脸辨识的过程。 自己编写代码实现 Eigenface 人脸识别的训练与识别过程，并完全手动完成。 假设每张人脸图像仅包含一个人脸且两只眼睛的位置已知（可以人工标注给出）。对于每个图像，存在一个与其文件名相同但后缀为 txt 的文本段落件中存储了该图像的眼睛位置信息；此文本段落件中的数据以一行、空格分隔的 4 个数字表示，分别对应于两只眼睛中心在图像中的坐标。 需要实现两个程序过程（生成两个执行文件），分别用于训练和识别操作。 自行构建一个人脸库（至少包含 40 张不同人的面部图像，包括自己的脸部照片）。课程主页提供的人脸数据集可供选择使用； 不允许直接调用 OpenCV 库中与 Eigenface 相关的函数。可以利用外部提供的特征值及特征向量求解函数。程序编写语言仅限于 C/C++ 和 Python ，不支持其他编程语言。 界面展示部分只能采用 OpenCV 自带的 HighGUI，不能使用 QT 或者其他的图形用户接口库； 开发平台可以选择 Windows、Linux 或 MacOS 系统，建议优先考虑在 Windows 平台上进行。
     
  • 人脸识别的经典算法——特征脸方法(Eigenface)
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    特征脸方法（Eigenface）是一种基于PCA的人脸识别经典技术，通过将人脸图像投影到一组称为eigenfaces的特征空间中实现模式识别和分类。 这篇文章是介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要。 步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不同人的人脸的图像）。每张图像可以转换成一个N维的向量（即每个像素作为一个维度进行排列），然后这M个向量组成一个矩阵。
     
  • 人脸识别中的特征脸方法（Eigenface）经典算法
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    简介：特征脸方法(Eigenface)是一种基于主成分分析的人脸识别技术，通过提取人脸图像的主要特征进行降维和模式识别，在人脸识别领域具有开创性意义。 本段落详细介绍了人脸识别的经典算法之一——特征脸方法（Eigenface），具有一定的参考价值，有兴趣的读者可以查阅相关资料进行深入学习。
     
  • 基于PCA的MATLAB人脸识别
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    本研究利用主成分分析(PCA)方法，在MATLAB平台上实现高效的人脸识别系统，旨在探索PCA技术在人脸特征提取与模式识别中的应用潜力。 基于PCA降维的人脸识别技术具有运算速度快且准确率高达92%的优点。该技术的MATLAB代码可以通过更改图像读取路径和初始设置中的图像数量参数来运行。
     
  • 基于MATLAB的人脸检测与人脸识别
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    本项目基于MATLAB平台，开发了人脸检测及识别系统。通过图像处理技术提取面部特征，并利用机器学习算法实现精准的人脸匹配和身份验证。 基于MATLAB的人脸检测与识别系统非常有趣，当视频范围内有物体移动时会触发警报。
     
  • 基于LDA与PCA的人脸识别Matlab程序_人脸识别_Matlab
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    本项目采用Latent Dirichlet Allocation (LDA)和Principal Component Analysis (PCA)算法实现人脸识别功能，并提供完整的Matlab代码。适合研究及学习使用。关键词：人脸识别，Matlab，LDA，PCA。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：LDA+PCA人脸识别matlab程序_人脸识别_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员