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【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

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  • 【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
     
  • 【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。
     
  • 利用PCA特征脸的人脸识别方法
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    本研究提出了一种基于PCA（主成分分析）和特征脸技术的人脸识别方法。通过降维提取人脸关键特征，提高识别准确性和效率。 基于PCA特征脸算法的人脸识别；运行主脚本函数即可。全部代码都在这个文件里。
     
  • KNN人脸识别-基于LBP特征.zip
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    本项目为一个使用K近邻算法的人脸识别系统，采用局部二值模式（LBP）提取面部特征。通过Python编程实现，适用于研究和教学目的。 使用Olivetti数据集进行人脸识别实验，该数据集包含400张人脸图片，涉及20个不同的身份标识符。以下是实验步骤： 第一步：将数据划分为训练集和测试集。 第二步：从每一张图像中提取LBP（Local Binary Pattern）特征。 第三步：使用KNN分类器进行识别，在k=5时模型精度达到最高值82.5%。
     
  • 利用特征脸技术的人脸识别(MFC+OpenCV)
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    本项目运用MFC和OpenCV库实现基于特征脸技术的人脸识别系统，通过降维提高算法效率与准确率，在Windows平台上提供用户友好的界面。 这段内容是基于《深入理解OpenCV》第八章进行的改写版本，采用了MFC框架实现，并完成了人脸检测、模型训练及人脸识别等功能。开发环境使用的是Visual Studio 2013与OpenCV 2.4.9，项目中包含了编译好的可执行文件和源程序代码。考虑到资源评分的问题，作者提到自己积分不多，请大家理解和支持。
     
  • 人脸识别OPENCV代码（1）_人脸识别OPENCV代码_PYQT5人脸识别_
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    本项目为基于OpenCV和Python的人脸识别系统演示代码，结合PyQt5实现图形界面交互，适用于初学者学习人脸检测与识别技术。 使用OpenCV的Python库进行人脸检测，并结合face_recognition算法实现人脸识别功能。建议安装Anaconda3来配置开发环境，这样可以方便地管理依赖包；或者直接使用Python 3.6也是可行的选择。完成环境配置后可以直接运行代码。
     
  • Java人脸识别程序（利用特征脸技术）
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    本项目为基于Java的人脸识别系统，采用先进的特征脸技术实现高效准确的人脸识别功能，适用于安全认证、用户登录等多种场景。 网上找的人脸识别程序的JAR文件可以用反编译软件查看代码。学习人脸识别的同学可以参考一下。
     
  • 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。
     
  • 【人脸图像识别】利用PCA的MATLAB代码实现人脸识别.zip
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    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。