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【附操作视频】基于人脸LBP特征提取的MATLAB人脸识别匹配仿真

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简介：
本项目利用MATLAB进行人脸识别匹配仿真实验，采用LBP算法提取人脸特征，并提供详细的操作步骤及视频教程。 领域：MATLAB 内容：基于人脸LBP特征提取的人脸识别匹配的MATLAB仿真（附操作视频） 用处：用于学习人脸LBP特征提取算法编程。 指向人群：适用于本科生、研究生及博士生等教研人员的学习使用。 运行注意事项： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 - 运行项目时，请执行Runme_.m文件，而不是直接运行子函数文件。 - 在运行过程中，请确认MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习。

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  • 【附操作视频】基于人脸LBP特征提取的MATLAB人脸识别匹配仿真
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    本项目利用MATLAB进行人脸识别匹配仿真实验，采用LBP算法提取人脸特征，并提供详细的操作步骤及视频教程。 领域：MATLAB 内容：基于人脸LBP特征提取的人脸识别匹配的MATLAB仿真（附操作视频） 用处：用于学习人脸LBP特征提取算法编程。 指向人群：适用于本科生、研究生及博士生等教研人员的学习使用。 运行注意事项： - 请确保使用的MATLAB版本为2021a或更高。 - 运行项目时，请执行Runme_.m文件，而不是直接运行子函数文件。 - 在运行过程中，请确认MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作步骤可参考提供的视频教程进行学习。
     
  • 基于Eigenvector的人脸识别与匹配的Matlab代码-人脸图像特征提取
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    本项目提供了一套基于Matlab实现的人脸识别与匹配系统，采用Eigenvector技术进行高效的人脸图像特征提取，适用于人脸识别研究和应用。 该项目旨在通过使用Haar分类器来改进人脸检测系统以获得更高的准确度结果。由于其快速性和高效性，Haar分类器被用于面部检测，并且在实际应用中已经实现了较高的准确性。 对于数据预处理部分，我们已获取了一个包含40人的数据集。每个人都有10张不同姿态的图像，这意味着总共有40x10=400张图像。每个人的图像是以单独文件夹的形式存储的，在这些文件夹内，每一张图片都是灰度格式且尺寸和分辨率一致（例如92x112像素）。此外，每一幅图像都必须具有相同的扩展名，如bmp或pgm等。 数据预处理的具体步骤如下： - 每个人提供10张不同姿态的图像； - 图像保存在单独以s1、s2、... s40命名的文件夹中； - 所有图片均为灰度级，并且具有相同的分辨率和尺寸。
     
  • 基于MATLAB的人脸识别LBP图像特征提取算法
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    本研究采用MATLAB平台，提出了一种利用局部二值模式(LBP)进行人脸图像特征提取的方法，并应用于人脸识别系统中，显著提升了系统的准确性和效率。 基于MATLAB的LBP图片特征提取算法以及人脸识别算法经过测试效果良好。
     
  • 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%。
     
  • 基于PCA的降维特征提取人脸识别算法Matlab仿真及结果展示+操作视频
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    本项目采用MATLAB实现基于主成分分析（PCA）的人脸识别降维与特征提取，并展示了详细的实验结果和操作过程，附带操作视频便于学习参考。 领域：MATLAB人脸识别算法 内容：基于PCA降维特征提取的人脸识别算法的MATLAB仿真，输出包括识别率及错误识别人脸图片，并附带代码仿真操作视频。 用处：适用于学习基于PCA降维特征提取的人脸识别算法编程。 指向人群：本科生、硕士生和博士生等进行教研学习使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本测试。 - 运行文件夹中的`Runme_.m`脚本，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中选择的是工程所在路径。具体操作可参考提供的仿真操作视频。
     
  • MATLAB中的人脸识别与特征提取
    优质
    本项目深入研究了在MATLAB环境下实现人脸识别及特征提取的技术方法，涵盖人脸检测、预处理、关键特征点定位和模式识别等多个方面。 用Matlab编写的人脸识别代码，其中包含了若干张照片，并采用了Gabor特征提取方法以及Face Detection System。
     
  • LogGabfilter.rar_人脸识别_特征提取_loggabor
    优质
    本资源包提供了一种基于Log-Gabor滤波器的人脸识别与特征提取方法，适用于图像处理和模式识别领域的研究。 这是loggabor的核心代码，主要实现的是对人脸的特征提取。
     
  • MATLAB 人脸特征提取
    优质
    本项目利用MATLAB实现高效的人脸特征点检测算法，通过图像处理技术自动识别和定位关键面部特征，为计算机视觉应用提供精准数据支持。 本段落介绍了在人脸图像识别过程中使用MATLAB进行预处理的方法，并通过经典图像处理技术的应用展示了该工具箱的功能。文中以一个特定的人脸图像为例，详细解释了如何利用MATLAB的图像处理功能，最终将其应用于人脸识别系统中。
     
  • 基于PCA降维的人脸识别Matlab仿真【含操作视频】
    优质
    本项目通过MATLAB实现基于主成分分析(PCA)的人脸识别算法，并进行降维处理。附带详细的操作视频教程，便于学习和实践人脸识别技术。 基于PCA的人脸识别方法，在MATLAB 2021a环境下进行测试，并使用包含人脸数据库的数据集来输出识别率曲线。
     
  • 基于SURF的人脸特征匹配
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    本研究探讨了利用SURF算法进行人脸识别与特征匹配的技术细节和应用效果，旨在提升人脸特征识别准确度。 人脸检测部分采用了老师的libfacedetect-x64.lib库，特征提取是基于OPENSURF算法进行的改动，匹配过程通过计算多维度特征点之间的欧式距离，并设定阈值来实现。根据匹配到的特征点数量占比来评估相似度。证件照的匹配成功率较高，而集体照的成功率相对较低。