Advertisement

模式识别课程作业涉及matlab与libsvm环境，并包含基于svm的人脸识别程序。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该作业涉及模式识别课程的学习内容，并要求学生使用MATLAB环境以及libsvm库进行实践。具体任务是开发基于支持向量机（SVM）的人脸识别程序。为了实现人脸识别的目标，作业中将指导学生运用主成分分析（PCA）技术与SVM算法相结合，从而构建一个高效的人脸识别系统。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于SVM的人脸识别程序（MATLAB与LIBSVM环境）- 模式识别课程作业.zip
    优质
    本项目为模式识别课程作业，采用MATLAB结合LIBSVM库实现基于支持向量机(SVM)的人脸识别程序。代码详细注释，便于学习和理解人脸识别技术。 模式识别课程作业要求使用MATLAB与libsvm环境编写基于SVM的人脸识别程序，并利用PCA与SVM进行人脸识别。
     
  • 基于SVM的人脸识别程序——模式识别课程作业
    优质
    本简介介绍了一个基于支持向量机(SVM)的人脸识别程序，作为模式识别课程的一项作业。该程序利用SVM算法进行人脸特征提取与分类，实现高效准确的人脸识别功能。 模式识别课程作业要求使用PCA与SVM进行人脸识别。实验将在MATLAB环境中进行，并利用libsvm工具包。
     
  • 基于PCA与SVM的人脸识别Matlab程序
    优质
    本项目采用主成分分析（PCA）和支撑向量机（SVM）技术，在MATLAB环境下开发高效精确的人脸识别系统。 基于人脸PCA和SVM的人脸识别的Matlab程序，只需要更改每个文件的下载地址即可运行。
     
  • 基于LDA与PCA的人脸识别Matlab程序_人脸识别_Matlab
    优质
    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
     
  • Python SVM人脸识别程序
    优质
    本项目为基于Python的人脸识别系统，采用SVM算法实现高效准确的人脸特征提取与分类，适用于安全验证和用户身份确认等场景。 Python支持向量机的人脸识别程序可以自动下载图片库。
     
  • 基于MATLAB的虹膜识别与人脸识别程序
    优质
    本项目运用MATLAB开发了虹膜识别和人脸识别程序，集成了图像处理、特征提取及模式分类技术，旨在提升生物认证系统的安全性与准确性。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：虹膜识别程序_matlab_人脸识别 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
     
  • SVM.rar_SVM 识别_svm ppt_基于 SVM 的人脸识别_PPT_人脸识别教程 PPT
    优质
    本资源为SVM（支持向量机）应用合集，包括SVM识别技术、基于SVM的人脸识别PPT演示以及相关的人脸识别教程。 讲述svm在人脸识别中的应用的一篇质量上乘的演示ppt。
     
  • 基于Gabor-SVM和PCA-SVM的人脸识别程序
    优质
    本程序采用Gabor-SVM与PCA-SVM算法结合，实现高效精准的人脸识别。通过Gabor滤波器提取特征，PCA降维处理后运用SVM分类，增强系统性能及稳定性。 该程序实现了Gabor-SVM和PCA-SVM人脸识别算法，并对比了两种方法的准确率。此外，还提供了一个GUI交互界面及使用说明。
     
  • MATLAB人脸识别（感知器）模式识别课程设计
    优质
    本项目为MATLAB环境下的人脸识别课程设计，采用感知器算法进行模式识别，旨在提高学生在图像处理和机器学习方面的实践技能。 在模式识别的大作业项目里，MATLAB可以作为一个强大的工具来实现人脸识别系统。感知器是一种常用的分类算法，在此过程中发挥重要作用。人脸识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，涉及图像处理、特征提取以及模式分类等技术。 为了完成一个基于MATLAB的人脸识别系统大作业，以下是一些资源和步骤的建议： 1. 学习基础概念：在开始实施人脸识别之前，请确保你已经掌握了模式识别的基本原理和技术。了解人脸识别的工作机制，并熟悉常用的特征抽取方法（如主成分分析、线性判别分析等）以及感知器分类算法的具体操作。 2. 数据集获取：为了进行有效的人脸识别，你需要一个包含多种人脸图像的数据集合。你可以选择使用互联网上公开发布的一些数据资源库，例如LFW（野外标注面部），或者自行创建一个人脸图象数据库来满足你的需求。 3. 图像预处理：在执行人脸识别之前，通常需要对输入的原始图片进行一系列必要的前期准备工作。这包括将彩色图像转换为灰度模式、调整大小以及应用直方图均衡化等步骤以提高后续特征提取的效果和准确性。 4. 特征抽取：从人脸照片中准确地抽取出有意义的信息是实现人脸识别的关键环节之一。常用的特征抽取技术有主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA），这些方法能够帮助我们把复杂的高维图像数据映射到一个更易于处理的低维度空间内，从而为后续分类任务提供强有力的支持。 通过以上步骤的学习和实践，你可以构建出一个人脸识别系统，并且在MATLAB平台上进行测试和完善。
     
  • MATLAB人脸识别及程序
    优质
    本项目利用MATLAB软件进行人脸识别技术的研究与实现，涵盖图像处理、特征提取和分类识别等步骤，展示如何编写相关算法代码。 本段落将深入探讨如何使用Matlab进行人脸识别，并通过修改内置示例程序来创建一个具有实时性和鲁棒性的摄像头人脸识别系统。我们认识到，这项技术涉及到图像处理、模式识别及机器学习等多个领域。作为一款强大的科学计算工具，Matlab提供了丰富的库函数和接口，使得开发此类应用变得相对简单。 LiveFaceDetection.m文件是这个项目的核心代码，它可能包含了整个系统的实现细节。以下是对该程序中关键步骤的概述： 1. **预处理**：程序从摄像头捕获图像帧，并将其转换为灰度图以减少计算复杂性。这一过程可以通过使用`rgb2gray`函数完成。 2. **面部检测**：为了定位人脸，程序可能运用Haar特征级联分类器，这是OpenCV库中常用的一种算法。在Matlab环境下，可以利用`vision.CascadeObjectDetector`来实现这个功能。 3. **特征提取**：一旦确定了脸部位置，下一步是提取其关键特性。常用的策略包括Eigenfaces、Fisherfaces和Local Binary Patterns (LBP)，它们将面部图像转换成易于比较的数值向量形式。Matlab提供了如`imfeatures`函数族来支持这些操作。 4. **模型训练**：为了建立识别系统，需要将提取到的人脸特征与已知样本进行匹配。这通常包括主成分分析(PCA)或线性判别分析(LDA)等降维技术的应用。Matlab的`pca`和`lda`函数可以用来执行这些任务。 5. **匹配与识别**：对于新捕获的画面，系统会提取特征向量，并将其与训练集中的人脸模板进行比较，以确定最接近的匹配对象作为识别结果。这可以通过计算欧氏距离或采用核主成分分析(KPCA)等方法实现。 6. **实时跟踪**：为了追踪人脸位置的变化，程序可能使用卡尔曼滤波器或其他类似的算法来预测和校正后续帧中的目标位置。 7. **用户界面设计**：该系统可能会配备一个图形用户界面(GUI)，用于显示摄像头画面及识别结果，并允许调整相关参数以适应不同的环境条件。 实时性和鲁棒性是评估人脸识别系统的两个关键指标。为了提高性能，可能需要优化代码、减少不必要的计算量或采用多线程技术加速处理速度；同时还需要增强系统在不同光照条件和面部表情下的稳定性。这通常涉及到对预处理及特征提取阶段的调整和完善。 通过Matlab的人脸识别程序实现可以看到图像处理、特征抽取、机器学习以及实时系统的应用，LiveFaceDetection.m文件是这些技术的具体体现。通过对该代码的学习与调试过程，我们能够更加深入地理解人脸识别的技术原理及其实际操作方法。