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利用Haar小波变换和KNN算法开发的DSP人脸识别代码。

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简介：
利用Haar小波变换以及K近邻算法的数字信号处理（DSP）人脸识别源程序，其运行环境配置为基于C5509A DSP芯片。

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  • 基于Haar小波变换及KNN算法的人脸识别DSP代码
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    本项目开发了一种利用Haar小波变换与KNN算法相结合的方法进行人脸识别的DSP代码，旨在提高人脸特征提取效率和准确率。 本段落介绍了一种基于Haar小波变换与KNN算法的人脸识别源码，适用于C5509A DSP芯片环境。
     
  • 【人脸识别】利用HOG特征与KNN算法的人脸识别Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了一套基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和KNN(K-Nearest Neighbors)算法的人脸识别Matlab实现代码，适用于研究及学习人脸识别技术。 【人脸识别】基于HOG特征KNN算法实现人脸识别matlab源码 这篇文章介绍了如何使用MATLAB编写一个利用HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征与KNN（k-Nearest Neighbors）分类器相结合的人脸识别系统。文中详细阐述了各个步骤的代码细节，包括数据预处理、特征提取以及模型训练和测试等内容，并提供了完整的源码供读者参考学习。
     
  • 【人脸识别】利用HOG特征与KNN算法的人脸识别Matlab代码分享RAR版
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    本资源提供基于HOG特征和KNN分类器的人脸识别Matlab实现代码。包括人脸检测、特征提取及模式分类等模块，适用于研究与学习。 基于HOG特征KNN算法实现人脸识别的MATLAB源码
     
  • 基于Haar小波变换的高效指纹识别算法
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    本研究提出了一种利用Haar小波变换优化指纹图像处理与特征提取的新方法，显著提升了指纹识别的速度和准确性。 Haar小波变换的快速指纹识别算法运行效果不错。
     
  • 基于PCA和KNN的人脸识别-MATLAB开发
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    本项目采用MATLAB实现基于主成分分析（PCA）与K近邻算法(KNN)的人脸识别系统，旨在通过降维技术提升人脸识别效率及准确度。 这段文字描述了几个文件的内容： 1. **load_data**：这个函数负责从 `face_images.mat` 和 `nonface_images.mat` 文件加载数据。 - 在 `face_images.mat` 文件中，包含以下内容： - `train_imgs`: 一个NxMxL的张量，包含了N个人脸图像。每个图像是灰度像素值大小为 MxL 的矩阵。 - `train_ids`: 包含了训练集中每一张图片id号的 Nx1 向量。 - `test_imgs`: 类似地包含K个测试人脸图像的 KxMxL 张量，其中每个图像是灰度像素值大小为 MxL 的矩阵。 - `test_ids`: 包含了测试集中每一张图片id号的 Kx1 向量。 - 在 `nonface_images.mat` 文件中： - `nonface_imgs`: 一个SxMxL张量，包含了 S个非人脸图像。每个图像是灰度像素值大小为 MxL 的矩阵。 2. **getAvgFace**：该函数计算训练集中所有人脸图像的平均值，并将结果可视化展示出来。 3. 这里没有提及具体的文件名称或内容细节之外的信息，如联系方式、网址等额外信息。
     
  • 基于Gabor小波变换与人工神经网络的人脸识别算法及MATLAB实现代码.zip
    优质
    本资源提供了一种结合Gabor小波变换和人工神经网络的人脸识别算法，并附有详细的MATLAB实现代码，适用于研究与学习人脸识别技术。 基于Gabor小波变换和人工神经网络的人脸识别方法的MATLAB代码。
     
  • 基于KNN算法的人脸分类识别方法
    优质
    本研究提出了一种基于K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法优化的人脸分类与识别技术。该方法通过改进特征选择和距离度量，有效提升了人脸识别的准确性和鲁棒性，在多种人脸数据库测试中表现出色。 首先采用最近邻判断方法，然后对最近邻分类错误的人脸进行三近邻判断，并显示结果。
     
  • 基于PCA、LDA和KNN的人脸识别方法
    优质
    本研究提出了一种结合PCA降维、LDA特征提取及KNN分类的人脸识别方法，有效提升了识别精度与速度。 PCA+LDA+KNN人脸识别的程序经过测试是可以运行的。